дисперсионный анализ повторных измерений, исследование качества жизни Опции

[sandy]

поясните, пожалуйста вашу позицию по поводу поправки Бонферрони при парных сравнениях после Фридман ANOVA...

Очевидно, не понимаете. Если с помощью критерия Фридмана вы нулевую гипотезу отвергли, то остается неизвестным между какими именно временными точками различия статистически значимы. Дочитайте свою ссылку до конца узнаете про post hoc, в каких программах какие методы реализованы, чтобы не использовать Боферрони. На этом форуме nokh также предлагал другие методы и обсуждались ситуации, когда удобно использовать и Бонферрони.

Извините, но на мой взгляд, не понимаю не я. Метод Фридмана метод множественных сравнений. Вы писали о парных. То, что существуют другие методы - замечательно, но речь в данном случае шла конкретно об этом методе. Если стоит задача проверки гипотезы, то он применим. Поправка для него не нужна. Вэтом был вопрос. И при чем к нашему вопросу post hoc?

[DrgLena]

Nokh: поправка Бонферрони просится.
Sandy: Кстати, для Краскелла-Уоллиса поправка Бонферонни не нужна.
Sandy: Фридман (ANOVA) и тоже Бонферонни не понадобится

Это Ваши высказывания и я просила их обосновать со ссылками. Если вы проводите параметрический дисперсионных анализ 5 групп и отвергаете нулевую гипотезу по критерию Фишера, вас интересует между какими именно группами имеются различия? Как вы поступаете дальше? Безусловно, поправка Бонферрони нужна для последующих множественных парных сравнений, если нет других тестов.

[sandy]

[

Сообщение отредактировал sandy - 30.03.2011 - 10:18

[sandy]

Nokh: поправка Бонферрони просится.
Sandy: Кстати, для Краскелла-Уоллиса поправка Бонферонни не нужна.
Sandy: Фридман (ANOVA) и тоже Бонферонни не понадобится

Это Ваши высказывания и я просила их обосновать со ссылками. Если вы проводите параметрический дисперсионных анализ 5 групп и отвергаете нулевую гипотезу по критерию Фишера, вас интересует между какими именно группами имеются различия? Как вы поступаете дальше? Безусловно, поправка Бонферрони нужна для последующих множественных парных сравнений, если нет других тестов.

Свои высказывания я обосновал ссылкой и прокомментировал. Посмотрите еще раз мои посты и свои. Метод Фридмана - непараметрический. :-) Зачем делать попарные сравнения в этом случае? Что Вы узнаете и как интерпретируете? Улучшаются или ухудшаются показатели с течением времени в двух группах? Нет, не узнаете. Этот подход здесь не годится.

Две группы, N измерений, какой характер динамики неизвестно (линейная, нелинейная). Существует определенная, "поступательная" логика анализа таких данных. Не стоит начинать с того какой метод применить, а надо поставить задачу. Если задача сравнить две группы по качеству жизни, то сравнить переменные в конце наблюдений. Если понадобится понять на каком сроке проявляются различия, можно поступательно проводить сравнения для двух групп на каждом сроке. Выборки не будут перекрываться, поправки не нужны. Если понадобится интерпретировать причину этих различий, то используйте факторный анализ. Каждая задача решается в ее контексте, метод выбирается под задачу с учетом его специфики и контекста задачи. Спасибо.

[DrgLena]

Если понадобится понять на каком сроке проявляются различия, можно поступательно проводить сравнения для двух групп на каждом сроке. Выборки не будут перекрываться, поправки не нужны.

И сколько сравнений вы должны будете сделать?
Именно это мне и непонятно.

nokh предложил параметрический ANOVA, я тоже сторонник такого подхода для различных шкал описывающих качество жизни. В одном комплексе будут проведены и проиллюстрированы графически все интересующие сравнения. И проблема множественных сравнений решается выбором соответствующих тестов.
В непараметрических аналогах ANOVA много чего не хватает, потому туда Бонферрони и просится.

[sandy]

И сколько сравнений вы должны будете сделать?
Именно это мне и непонятно.

Я бы сравнивал только "соседние" выборки по времени - насколько для нас важно отличаются ли состояния пациентов в первый период и последний? Насколько я понял, вопрос состоит в том, чтобы (1) выяснить различаются ли группы по исходам для двух типов лечения; (2) отличается ли динамика лечения в двух группах; (3) интерпретировать различия по 6 переменным. Но это, конечно, вопрос к автору темы . Характер переменных неизвестен. Предполагаю, что часть их порядковые или номинальные.

Если мы создадим общую выборку, то, конечно, она окажется достаточно большой для применения параметрических методов, но ведь тогда мы похороним там информацию о том в какие периоды делались наблюдения. Или я ошибаюсь?

Абсолютно согласен, что Фридман гораздо беднее параметрического ANOVA. Но для выборки из 48 пациентов...

Сообщение отредактировал sandy - 30.03.2011 - 21:18

[DrgLena]

Я бы сравнивал только "соседние" выборки по времени - насколько для нас важно отличаются ли состояния пациентов в первый период и последний?

Автор поста вполне внятно изложила цель ? сравнить качество жизни в двух группах в каждой исследовательской точке. В одной группе качество жизни может статистически значимо повыситься через 6 мес после вмешательства, а в другой только через 12 мес. Или, различия между группами могут отсутствовать через 3 месяца после вмешательства, но появиться и сохраняться в последующем через 6 мес.

Если мы создадим общую выборку, то, конечно, она окажется достаточно большой для применения параметрических методов, но ведь тогда мы похороним там информацию о том в какие периоды делались наблюдения. Или я ошибаюсь?

Ошибаетесь, ничего не похороним, почитайте подход, описанный nokh

[sandy]

Ошибаетесь, ничего не похороним, почитайте подход, описанный nokh

Спасибо, почитаю.

[mamalita]

Я пришла к выводу, что не могу обрезать данные, т.к. большинство выбывших - умерли, а перед этим у них качество жизни ухудшалось и параллельно был выявлен рецидив, в отличие от остальных. Значит все-таки непараметрика, или в качестве фактора добавить - возникновение рецидивов? Попробовала, По результатам ANOVA - есть отличия отдельно рецидивХповторностьХкачество жизни, отдельно группаХповторностьХкачество жизни, совместно для этих факторов различий нет - что в целом логично. Кстати шкала качества жизни - количественная.
для Nokh: в GLM - случаные события у меня не высвечивается, а результаты как в ДА повторных измерений.
Вообще я начала анализировать все отдельно, но если мыслить глобально, то хотелось бы создать модель (я описывала в предыдущем посте) где на входе переменными были например возраст, пол, стадия, степень дифференцировки, время с момента предыдущей операции, возможно КЖ до операции или в какие-то точки обследования а на выходе вероятность развития рецидива (летального исхода?). При чем чтобы это было обличено в доступную для практикующего врача таблицу. Исходя из моих неглубоких познаний я вижу логит-регрессию, где останутся только значимо влияющие факторы, а что потом? Читала о моделях Маркова и деревьях классификации, вопрос ко всем специалистам: как считаете - они подойдут? И можно ли ссылки на их описание и в каких программах делается и как?