![]() |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
![]() |
![]()
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 32 Регистрация: 15.02.2009 Пользователь №: 5815 ![]() |
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! |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]()
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 32 Регистрация: 15.02.2009 Пользователь №: 5815 ![]() |
Спасибо.
Нет, к сожалению, какое именно распределение, я не знаю: по тесту Шапиро-Уилка нулевая гипотеза отклоняется, а в графическом виде тоже нечто несуразное. Пробовал преобразование Бокса-Кокса, Фримана-Тьюки и логарифмирование (натуральный, десятичный) не помогло. Возможно, Вы знаете какой-либо тест, который является вариантом многофакторного непараметрического дисперсионного анализа, и в каком софте он реализован? Насколько я знаю, Statistica предлагает только однофакторные критерии. Если количество лиц в подгруппах 30 плюс-минус 1-2 пациента, достаточно ли этого для срабатывания предельной центральной теоремы (мне, конечно, думается, что нет, но хотелось бы посоветоваться) и возможности пренебречь отклонением от нормального распределения? |
|
![]() |
![]() |
![]() ![]() |