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]

Уважаемые коллеги, спасибо большое за ваши ответы и советы!

А я все о своем.

Ни в коей степени не ставя под сомнение ваш авторитет, да и мои соображения тоже, а в стремлении разобраться, задаю еще один вопрос.

Возник он в результате чтения некоторых оригинальных статей.

Так вот, в них для решения той же задачи - сравнения групп - используют множественную (линейную) регрессию (в т.ч. используя в качестве независимых переменных категориальные параметры), ведь она позволяет выявить связь признаков в системе количественные (зависимые) - количественные (независимые).

И наоборот, в MANOVA при выявлении значимого эффекта, то бишь различия дисперсий, можно ли понятие "различие параметра" уравнять с понятием "влияние на параметр" или понятием "предиктор параметра". Ведь в окне Statistica при выборе независимых переменных (факторов) указано "независимые предикторы"?

Кроме того, в дисперсионном анализе так или иначе приходится кодировать количественные переменные для перевода их в категориальные.

И еще, в ДА при плохой подгонке модели (низком и незначимом коэффициенте детерминации), но при выявлении значимых факторов, как правильно отнестись к данной ситуации?

Возможно, данные вопросы касаются больше стилистики изложения результатов, однако, они действительно важны для понимания.

Спасибо.