Здравствуйте!
Помогите разобраться!

Имеется: контрольная группа и люди с заболеванием
В течение трех месяцев изучают динамику потребления кислорода от нагрузки (езда на велосипеде), т.е
например:

Нагруз Опытные
ка 1 2 3 4 5
0 значение потребляемого кислорода
10
20
30
40
50

Естественно строятся кривые зависимостей в разные периоды времени протокол эксперимента нагрузка vs кислорода.
Как оценить статистически имеются ли изменения или нет? Какой тест выбрать?

Для начала надо писать понятно и по-русски, что значит
"протокол эксперимента нагрузка"? или "потребление кислорода от нагрузки"? (все-таки, наверное, при нагрузке?)
Какие изменения хотите измерить? Потребление кислорода или динамику потребения кислорода?
Сколько точек в один момент эксперимента (например, на первом месяце)?

вообщем-то неочень русская..
хотим измерить динамику потребления кислорода при раличных нагрузках..

8 опытных в каждой группе
10 нагрузочных значений с соответсвующим значением кислорода.. опыт проводится 1 раз без повторов

Если Ваши кривые похожи на прямые, то для их сравнения используйте линейный регрессионный анализ. См., например, книгу, которую каждый врач обязан хранить под подушкой: Стентон Гланц «Медико-биологическая статистика», глава 8 «Анализ зависимостей». Если кривые не похожи на прямые, то дело обстоит гораздо хуже ((

измерения проводились раз в неделю

нет регресионный анализ тут не поможет...это стандартная кривая..
как насчет применения дисперсионного анализа и GEE (generalized estimated equation)модели?

Если я правильно понял дизайн, то он выглядит так. Две группе пациентов, каждую неделю велоэргометр и измерение потребления кислорода при нагрузке и так несколько месяцев. Требуется сравнить потребление кислорода.
На эту тему была ветка ниже, повторюсь кратко - это задача дисперсионного анализа с повторными измерениями (repeated measures ANOVA), GEE близкий родственник (второе Е там, по-моему estimaible), поскольку позволяет анализировать более общие модели со случайными и фиксированными факторами, но в данном случае все проще, пойдет дисперсионный анализ с повторными измерениями с фактором 1 - повторные измерения, фактором 2 - группа. Потребление кислорода при нагрузке - зависимая переменная. Существует второй вариант, который близок к тому, что предлагал DoctorStat: для каждого пациента выполнить регресионный анализ зависимости временных изменений потребления кислорода от недели. Затем создать новую переменную (ые) с коэффициентами регрессии и их анализировать простым дисперсионным анализом.