Корректировка (adjustment) при проведения сравнений, логистическая регрессия? Опции

[martyni]

Задача: среди больных, одни из которых имеют признак Х (в данном случае метаболический синдром), другие не имеют, необходимо провести сравнение по нескольким параметрам (длительность основного заболевания, курение (да-нет), употребление алкоголя (да-нет), прием одного из препаратов в анамнезе (да-нет)). При этом многие из этих параметров не только могут влиять на развитие метаболического синдрома, но и зависят от возраста (например, чем больше возраст, тем больше длительность основного заболевания, при этом и метаболический синдром чаще возникает в более старших возрастных группах) и от пола (например, мужчины курят чаще). Поэтому при сравнении необходимо скорректировать эти факторы на пол и возраст.
Идея в следующем: сперва как есть для групп, сформированных по наличию или отсутствию признака метаболического синдрома, посчитать Т-критерий для количественных признаков и Хи-квадрат (или точный тест Фишера) для бинарных. Полученные значимости будут нескорректированными (Unadjusted). Затем в бинарную логистическую регрессию внести метаболический синдром как зависимую переменную, а в качестве ковариант пол, возраст и один из сравниваемых показателей, затем вместо него второй и т.д. (т.е. для каждого в отдельности). Таким образом получим для каждого из сравниваемых показателей скорректированную (adjusted) по полу и возрасту значимость различий между группой больных с метаболическим синдромом и без него.
Это подсмотрено в одной англоязычной статье, но т.к. нигде более не видел (может быть плохо смотрел), возникло сомнение, правильно ли я понял.
Вопрос в правомерности использования для этой задачи логистической регрессии. Какие другие методы корректировки могут быть здесь использованы, с учетом того, что признаки как количественные, так и бинарные?

[martyni]

Статья целиком. Нас интересуют страницы 5-7. Результаты изложены в таблице 3 (стр7)  Meyer2005.pdf ( 132,37 килобайт ) Кол-во скачиваний: 831

Мои задачи такие же как и у авторов, только немного другие переменные и больных всего 163.

Сообщение отредактировал martyni - 8.02.2009 - 19:32

[плав]

Статья целиком. Нас интересуют страницы 5-7. Результаты изложены в таблице 3 (стр7)  Meyer2005.pdf ( 132,37 килобайт ) Кол-во скачиваний: 831

Мои задачи такие же как и у авторов, только немного другие переменные и больных всего 163.

А это другая задача. Оцениваются значения факторов риска в двух группах, не влияние ФР на исход.
Они использовали дисперсионный анализ (ANOVA), зависимыми переменными были ФР, а независимыми - наличие или отсутствие МС. Для корректировки использовали многофакторный дисперсионный анализ или многофакторный дисперсионный анализ с ковариантами (ANCOVA). Полагаю, что для расчетов использовали PROC GLM в SAS, она позволяет вообще рассчитать откорректированные значения показателя (хотя они, похоже ограничлись только р-оценками). Для описания оценки анализа бинарных факторов можно использовать логистическую регрессию (для них дисперсоный анализ не предназанчен, но при больших выборках можно использовать преобразование Фишера), однако зависимые и независимые переменные будут перевернуты, т.е. национальность=МС+возраст+пол, а не МС=национальность+возраст+пол.
Задача абсолютна иная, нежели Вы писали в начале поста. Таким анализом не изучается влияние факторов НА синдром, наобоот, как и написано в статье, изучается влияние МС на факторы. Так то на Ваш вопрос ответ - логистическая регрессия, на вопрос в статье - ДА.