Доброе время суток.
помогите, пожалуйста, разобраться: есть 2 группы больных, одна получала монотерапию, другая - комбинированную. Лечение в течение 6 месяцев, точки проверки - 0-3-6 месяцев. Нужно провести анализ, где будет показана достоверность/или нет ее более лучшего лечения.
Если есть такая темя, перекиньте ссылочку


И еще, может кто-нибудь подскажет, где скачать STATISTICA? Может есть у кого? Может, кто поделится?

научрук сказала, что это может быть дельта-процент? Что это такое, найти не могу, может кто-нибудь знает по этой теме?

На сервере http://torrents.ru/ доступна для скачивания программа StatSoft Statistica следующих версий : 5.5, 6.1, 7, 8.0. Для скачивания файлов необходимо зарегистрироваться на этом сервере. Помните, что скачивая коммерческие версии программ, вы нарушаете авторские права владельцев, т.е. поступаете плохо Отличить плохое от хорошего можно, прочитав стихотворение Маяковского "Что такое хорошо и что такое плохо"

Ваша задача решается дисперсионным анализом с повторными измерениями (ANOVA с повторными измерениями) . Он обсуждался на форуме неоднократно, поищите эти термины поиском по сайту.

Может оказаться полезной книга "Davis C.S. Statistical methods for the analysis of repeated measurements. - New York, NY: Springer-Verlag, 2002". Есть в Интернете.

Во-вторых, дисперсионный анализ с повторными измерениями имеется в ПО AtteStat, начиная с версии 10.8.5. Можно воспользоваться и гораздо более ранней версией, ибо так называемый "эффект столбцов" в двухфакторном дисперсионном анализе есть не что иное, как искомый результат.

у меня в биостате есть функция дисперсионного анализа повторных измерений. Но не могу разобраться, как и какие данные вносить (вот уж такой профанище). Да еще и размер групп немного разный, а там, как я понимаю, надо одинаковое число ислледований.

Возможно, тут не нужен дисперсионный анализ. Видимо, сначала необходимо сформулировать критерии, что значит "более лучше". При одном методе процент выздоровления выше, чем при другом? Меньше осложнений? Выздоровление (отсутствие симптомов заболевания) произошло быстрее?

Соответственно, для каждой поставленной задачи будет свой метод.

критерий: более быстрое и выраженное снижение АД, более значимое улучшение параметров качества жизни, меньше побочных эффектов. Это вкратце.

Здесь будет уже двухфакторный дисп. анализ с повторными измерениями. Например, для данных Оксаны отклик - артериальное давление, факторы: группы и время, причем в разное время обследовались одни и те же люди (я так понял). Чтобы не путаться с повторностями считаю такие в ходе трёхфакторного дисперсионного анализа (факторы: группы, время и индивид внутри группы, индивид - случайный фактор). Т.е. в AtteStat этот пример не обсчитать, а в имеющемся у OxanaS пакете BioStat c дисп. анализом вообще сложно разобраться.
Ещё вопрос по программе. Я хочу показать ее студентам. Как поставить AtteStat на 12 компьютеров не нарушив пункт лицензионного соглашения о запрете распространения? Спасибо.

еще по ходу работы возник большой вопрос: как правильно рассчитать стандартную ошибку линейного коэффициента корреляции? Вычисляю по формуле ошибка=корень((1-коэфф.крелляции в квадрате)/((кол-во исследований-2))
Еще нужно рассчитать р (уровень достоверности коэф.корреляции)
Помогите, пожалуйста, очень нужно!!!и срочно!!!Перелопатила уже в течение дня весь инет, голова кругом, но нигде найти не могу ответ. (надо результат представить в виде r=..., p=....)

Расчет стандартной ошибки коэффициента корреляции описан в книге: Реброва "Статистический анализ медицинских данных", стр.194, п.12.3 Доверительный интервал для коэффициента корреляции.
Эта книгу в электронном виде можно скачать по адресу: http://rapidshare.com/files/35354777/stati...med_dannykh.zip

Спасибо, ошибку просчитала.
А как посчитать р? Чтоб было в цифровом формате (т.е., не сравнивать с таблицей, а как в биостате - конкретное число).

Сначала нужно вычислить значение t-статистики. Например, в книге Гланца "Медико-биологическая статистика", стр.257:
t=r/sqrt[(1-r^2)/(n-2)], где r - вычисленный коэффициент корреляции, n - объем выборки.
После вычисления t нужно открыть Excel и в любой его ячейке набить формулу:
=TDIST(t, n-2, 2) - для английской версии (для русской найдите замену сами)
, где вместо t и n подставить найденные числа
и нажать клавишу Enter. После этого вместо введенной формулы в ячейке Excel появится число, которое и будет значимостью коэффициента корреляции р.

А МОЖНО ЕЩЕ ПРОЩЕ.
Вбиваете в Excel исходные числовые значения в две колонки. Затем вызываете в меню: data analysis -> вычислить Регрессию. Значимость коэффициента наклона линии регрессии X-Variable P-value и будет значимостью коэффициента корреляции r.

Лицензионное соглашение не запрещает установку данной программы на любое число компьютеров и бесплатное использование в любых целях. Запрет распространения - это о том случае, когда я, например, размещаю программу на своем сайте и предлагаю ее для загрузки всем желающим, нарушая соглашение. А если я, загрузив программу, лично пройду по всем компьютерам в классе и установлю ее, то никакой правовой проблемы не возникнет. Да и кто все это проверит?


Совершенно верно. Вызвать ЭТО в Excel (русская версия 2003) можно Сервис -> Анализ данных... -> Регрессия. Искомым значением будет величина под таинственным названием "Значимость F" (у Excel - давние и известные проблемы с адекватным переводом терминологии). Это двустороннее P-значение.

Если пользуетесь AtteStat, то необходимо вызвать модуль "Корреляционный анализ", коэффициент корреляции Пирсона. Для получения двустороннего P-значения следует воспользоваться формулой 2 * Минимум (P, 1 - P), где P - вычисленное AtteStat-ом значение. Об этом рассказано в Справке "Как начать работу" (P-значения мы можем вычислить, только сформулировав альтернативную гипотезу, а не просто подставив вычисленное значение статистики в обратную функцию ее распределения). В Справке же обсуждаемого модуля даны необходимые формулы и ссылки.

Результаты Excel и AtteStat совпадают.

>есть 2 группы больных, одна получала монотерапию, другая - комбинированную. Лечение в течение 6 месяцев, точки проверки - 0-3-6 месяцев

А какие параметры контролировались? Возможно, ANOVA не поможет.

Можно попробовать оценить по относительному риску, если контролировалось только состояние.

Дельта процента ... имхо, это экономический аналог аттрибутивного риска?

Ранее уже было отвечено: более быстрое и выраженное снижение АД, более значимое улучшение параметров качества жизни, меньше побочных эффектов. Это вкратце.

а кто бы знал...
я вот не поняла, что имел в виду научрук (позор мне...)

И мне позор, и думаю ещё очень многим. Подозреваю, что такое "дельта-процент" только ваш научрук и знает. К сожалению часто научные руководители вообще не разбираются в статистике, реже но бывает, что и в научной методологии не разбираются. Ещё раз говорю, Ваша задача наиболее полно решается в ходе двухфакторного дисперсионного анализа с повторными измерениями (= в ходе трехфакторного анализа со случайным фактором "пациенты" для учёта зависимого характера выборок). Для АД и качества жизни - однозначно, для числа побочных эффектов - нет, но думаю можно после предварительного логарифмирования, т.к. счётные признаки распределены приблизительно логнормально. Если же для побочных эффектов предположить распределение Пуассона, то анализ еще более усложниться - придётся использовать подход через обобщённые линейные модели с between-within структурой (хотя вашему научруку это скорее всего ни о чём не скажет). Если хотите обсчитать свои данные грамотно, я могу помочь сделать это в пакетах SPSS и Statistica (в R тоже можно попробовать, но я там не умею выводить нужные графики). А если обсчитывать не грамотно, то в принципе любые самые интересные данные можно свести к чёрному и белому (= улучшение-ухудшение, хорошо-плохо, больше нормы-меньше нормы и т.д.) и представить в % на столбчатой диаграмме, сопроводив магической формулой типа "данные обрабатывались методами вариационной статистики с использованием дельта-процента в пакете MS Excel" (кстати посмотрите не это ли написано в докторской научрука).

Дельта-процент двух чисел - это процент разности (с учетом знака) между вторым и первым числом относительно первого числа. К статистике имеет отдаленное отношение. Скорее к арифметике за 1 класс начальной школы.

Вот тут посмотрите http://www.dragthing.com/ubbthreads/ubbthr...amp;PHPSESSID=2

Так что легко можно и в Excel. Например, в ячейку A1 вводим одно число, в ячейку B1 другое число. В ячейку C1 вводим функцию =(B1-A1)/A1*100. Это и будет дельта-процент.

Спасибо! Я спросила научрука про данный метод обсчета, на что услышала: "Ну ведь можете же..."

Возможно, все же нужно не процент разности оценить, а разность процентов. Арифметики средней школы будет вполне достаточно. Но должна быть вначале постановка задачи, а уж методы анализа потом, тогда будет понятно, что в какие ячейки подставлять. Одна из задач этого исследования проверить будет ли снижение числа осложнений, если использовать комбинированный метод относительно монотерапии. Для этого рассчитывают и приводят величины снижения абсолютного риска (ARR), снижения относительного риска (RRR) и число больных, которое необходимо лечить новым методом, чтобы предотвратить один случай осложнений (NNT). Задача исследователя оценить нижнее значение соответствующих доверительных интервалов. Например, при комбинированной терапии осложнения были у 5 из 30, а при монотерапии у 9 из 20 больных были осложнения. Тогда, р1=5/30=0,167; р2=9/20=0,45. Снижение абсолютного риска составит 28,3% . RR=p1/p2=0,37 и RRR=1-RR=0,63 выражается в % . Т.о. снижение относительного риска развития осложнений при использовании комбинированной терапии составляет 63%. Несколько сложнее расчет ДИ, но это уже обсуждалось на форуме.