Ре-анализ базы данных, какие статистические методы и подходы использовать? Опции

[lakan]

Столкнулся с необходимостью ре-анализа базы данных одного из своих исследований с помощью новых, разработанных мной, критериев эффективности. Уважаемые знатоки, подскажите, пожалуйста, какие методы и подходы нужно использовать. Правильно ли я понимаю, что понадобится post-hoc analysis? Если это так, то как он делается и возможно ли провести его в ППП Статистика?

[nokh]

В принципе - понятно; данные сложные. Работа представляется разбитой на 2 самостоятельных этапа, согласно указанным Вами целям: (1) сравнение диагностической эффективности (ДЭ) новых и старых критериев, (2) сравнение эффективности терапии рутинными и современными средствами.
(1) По первой части. Надёжная оценка ДЭ метода требует "золотого стандарта" - метода, который считается безошибочным. Такой метод может быть трудоемким и/или дорогостоящим, но обычно он есть. В таких случаях оценка ДЭ сводится к сравнению обычных и новых методов диагностики на одних и тех же объектах, пациентах. В Вашем случае задача сильно осложнена тем, что "золотого стандарта" нет. Если бы вы предлагали более простые, быстрые, менее дорогостоящие критерии, то в качестве "золотого стандарта" могла бы выступить PANSS. Но раз вы предлагаете более точные критерии, то не понятно с чем сравнивать ДЭ этих двух критериев: PANSS и ваших. Получается, что не имея "золотого стандарта" вы должны беспристрастно скомбинировать его из того набора признаков, который у вас есть. Беспристрастность могут обеспечить классические многопеременные и многомерные методы анализа данных (множественная регрессия, главные компоненты, факторный анализ, кластерный анализ), которые помогут найти границу между больными и здоровыми. В целом, это - творческая работа, требующая времени и хорошего объема материала. В какой-то степени она уже была сделана Вами или вашими предшественниками в ходе разработки новых критериев диагностики. Думаю, что сейчас с выборкой в 80 человек вам этот путь целиком не пройти, а если цель - диссертация, то может в этом и смысла нет. Но вы можете подтвердить эффективность новых критериев выборочно и косвенно, т.е. показав наличие статистически значимых различий между уже расклассифицированными больными и здоровыми по наиболее важным в вашей системе диагностики показателям или их комплексам (для количественных показателей здесь может потребоваться дисперсионный анализ (АNOVA), и внутри него - post hoc analysis, хотя для такой цели лучше использовать логистическую регрессию). Также можете сравнить ДЭ PANSS с вашей системой, приняв за "золотой стандарт" вашу и обсудить различия в чувствительности и специфичности. Если ваша система оценки наступления ремиссии дает не только 2 категории (болен - здоров), но и различные промежуточные значения по какой-то шкале, то понадобиться ROC-анализ (обсуждался подробно на форуме).
(2) По второй части. Сравнение динамики выздоровления в двух группах нужно делать в ходе анализа Обобщенных линейных моделей (Generalized linear models). Факторами будут: 1) Группы (номинальный фиксированный фактор, 2 категории: стандартные и новые методы лечения), 2) Пациенты внутри групп (номинальный случайный фактор, необходимый для учёта зависимого характера наблюдений в продольном (longitudinal) исследовании), 3) Сроки лечения (количественный фиксированный фактор). Откликом будет наступление или ненаступление ремиссии (номинальный бинарный признак). Из известных мне пакетов такой анализ можно сделать в SPSS и R, но детально с его проведением помочь не смогу - пока нет такого опыта (но он, возможно, есть у других участников форума).

Сообщение отредактировал nokh - 10.08.2009 - 07:31