Сравнение групп с учетом сторонних факторов Опции

[mix3d]

Извините, что пришлось открыть новую тему, пробовал задать вопрос в уже существующих, но не дождался, а время как всегда не терпит...

Мой вопрос касается корректировки при сравнении групп.

Итак, требуется сравнить (выявить наличие либо отсутствие различий) по показателю (количественный непрерывный) 3 группы пациентов, классифицированные только по наличию у них одной из форм фибрилляции предсердий. При этом на сравниваемый показатель оказывают влияние другие факторы: пол, возраст, наличие АГ и/или ИБС и т.д.

Построение модели не требуется.

Я планирую использовать ковариационный анализ (ANCOVA), при этом сравниваемый показатель будет зависимой переменной, а перечисленные факторы независимыми. Вопрос в следующем, необходимо ли все факторы, по которым проводится корректировка включать одновременно либо по отдельности, кроме того, АГ и ИБС кодировать по отдельности (как два фактора), или можно в виде 1 (АГ), 2 (ИБС), 3 (АГ+ИБС) (1 фактор), если известно, что в такой последовательности увеличивается негативное влияние на изучаемый параметр.

Следующее, какую функцию связи использовать - линейную или нелинейную (или попробовать все варианты, выбрать лучший по результатам анализа)?

И, пожалуйста, последнее: не совсем для себя понял по какому p оценивать значимость различий, статистика Вальда для переменной, кодирующей форму фибрилляции предсердий или...?

Большое спасибо!

[nokh]

Спасибо!
Видимо, побалуюсь и ограничусь Манном-Уитни и Краскелом-Уолисом...
Приношу извинения модераторам за беспокойство, а пользователям за чрезмерные претензии)

Зачем же так сразу откатываться к однофакторной непараметрике . Если ANCOVA окажется сложным/странным/непонятным - откатитесь до ANOVA. Т.е. разобьёте возраст на несколько категорий (2-3, какие выбрать границы - Вы должны знать из предметной области, совсем необязательно, чтобы они были одинаковых интервалов по годам). Вместо ковариаты будет ещё один фактор. Тогда это будет обычный многофакторный дисперсионный анализ (anova). Немного грубее ковариационного, если связь с возрастом сильная - будет потеря в мощности, но проще во всех отношениях: распространённость в статпакетах, нелинейность - не проблема, интерпретация, построение графиков... И согласованность оценок не потеряется. В случае М-У и К-У и согласованность уйдет и мощность снизится.

Сообщение отредактировал nokh - 2.09.2009 - 19:44

[mix3d]

Ну конечно же, что-то я сплоховал, правда помимо возраста возможны и другие коварианты, но, я думаю, и их удастся закодировать. Спасибо.