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!

[mix3d]

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?

[Игорь]

Возможно, Вы знаете какой-либо тест, который является вариантом многофакторного непараметрического дисперсионного анализа, и в каком софте он реализован?

Критерий Фридмана, критерий Квейд.