Статистическое сравнение подгрупп Опции

[Сталкер]

Всем здравствуйте.
Заранее извиняюсь за (наверное) глупый вопрос, но я пока в статистике полный профан.
Вопрос такой.
Есть группа больных (61 человек), получавших определённое лечение, разделённая на 2 подгруппы по степени тяжести заболевания - "тяжёлые" и "лёгкие". В первой - 35 пациентов, во второй - 26.
После завершения лечения в каждой из подгрупп были пациенты с улучшением, стабилизацией и ухудшением.
Как статистически обсчитать - есть ли достоверные различия в результате лечения? В цифрах получилось, что в группе "лёгких" ул/ст/ух = 61,54%/34,62%/3,85%, а вгруппе "тяжёлых" ул/ст/ух = 51,43%/37,14%/11,43%.
Всем заранее спасибо за помощь.

[nokh]

... Есть группа больных (61 человек), получавших определённое лечение, разделённая на 2 подгруппы по степени тяжести заболевания - "тяжёлые" и "лёгкие". В первой - 35 пациентов, во второй - 26. После завершения лечения в каждой из подгрупп были пациенты с улучшением, стабилизацией и ухудшением. Как статистически обсчитать - есть ли достоверные различия в результате лечения? В цифрах получилось, что в группе "лёгких" ул/ст/ух = 61,54%/34,62%/3,85%, а вгруппе "тяжёлых" ул/ст/ух = 51,43%/37,14%/11,43%...

Данные нужно занести в таблицу сопряжённости типа как у DoctorStat, но поменять ряды и колонки местами: обычно группы располагают в рядах, а их характеристики - в колонках, хотя для расчётов это не имеет значения. Использование критериев хи-квадрат и отношения правдоподобия для ваших данных не вполне корректно, т.к. в них не учитывается упорядоченный характер категорий: улучшение - стабилизация - ухудшение. В этом случае существенно более мощными являются специальные варианты критериев Краскела-Уоллиса и нормальных меток, которые недоступны в распространённых стат. пакетах, а также однофакторный дисперсионный анализ для таблиц сопряженности с произвольными метками (One-Way ANOVA with arbitrary scores). К сожалению, прочитать про них по-русски скорее всего негде. Они есть в пакете StatXact ( http://www.cytel.com/products/statxact/ ) и описаны в прилагаемом к нему учебнике (с. 827 - ...). Для ваших данных различия между группами не обнаруживаются и этими методами:
Kruskal-Wallis statistics=0,902; df=1; P_exact=0,360
ANOVA statistics=1,111; df=1; P_exact=0,324 (для упорядоченных категорий использовал линейные веса: 1, 2, 3).

Использование программы StatXact предпочтительно, т.к. она корректно обрабатывает малые частоты (менее 4-5 наблюдений в ячейке) и позволяет рассчитать точные (exact) значения P, а не асимптотические. При ее отстутствии можно воспользоваться бесплатным онлайновым калькулятором Kruskal-Wallis для таблиц сопряженности, считающим асимптотические P: http://department.obg.cuhk.edu.hk/research...skallWallis.ASP
Заполните ее данными:
2 Number of rows
3 Number of columns
16 9 1
18 13 4
и запустите. Она даёт то же значение статистики Н=0,902 и немного отличное значение P=0,3422.

Т.о. Ваши группы не различаются статистически значимо по реакции на лечение.

Сообщение отредактировал nokh - 26.08.2009 - 07:34