Оценка степени влияния на результат Опции

[masik_hlopastik]

Помогите, пожалуйста, разобраться!
У меня есть исходные данные по одному фактору(вес), которые были измерены с некоторым промежутком времени для каждого из N пациентов. Таким образом, по каждому пациенту есть несколько значений одного фактора в разные моменты времени. Я хочу оценить степень влияния этого фактора на исход лечения(результат). Как это сделать?

[nokh]

Задача понятна; в таком виде как она сформулирована Вами она может быть решена только через обобщённые линейные модели (Generalized Linear Models). Эти модели обобщают регрессионный и дисперсионный анализы и для количественных, и для качественных откликов. Если исходов 2 (кстати Вы не написали сколько их), то это будет логистическая регрессия, но с учётом зависимого характера значений предиктора. В результате можно будет получить оценки вероятности исхода в зависимости от массы тела в определённые временные точки. Может это и не очень сложно - в хороших пакетах всё это можно настроить, - но я с такими задачами не сталкивался. Если выложите здесь свои данные - можно попробовать покрутить их, но совсем не гарантирую результата (пока у нас стоит такая жара, что я своими делами заниматься не могу:).

(Те же данные можно обработать иначе, но если задачу переформулировать: Существовали ли различия в динамике массы тела в группах пациентов с различными исходами? Это задача решается обычным дисперсионным анализом с повторными измерениями, но она не позволяет прогнозировать исход. Также можно поискать паттерны изменения массы во времени и выделить в результате некие типы динамик, а затем прогнозировать исход в зависимости от типа с помощью обычной логистической регрессии. Интересно, но сложно тем, что здесь будет комбинация двух ошибок: ошибок классификации типа динамики и ошибок прогноза внутри типа динамики.)