Уважаемые коллеги, в моём исследовании регионарной гемодинамики получены некоторые показатели: диаметр артерии, максимальная систолическая скорость, индекс циркуляторного сопротивления. При подсчёте по Стьюденту достоверных различий по большинству показателей между группами и внутри каждой группы в динамике исследования не выявлено, т.е. р больше 0,05. Но показатели изменялись. То есть параметрическая статистика по Стьюденту здесь не срабатывает.
Не подскажите, какой есть более тонкий статистический метод подсчёта в данном случае и вообще можно его здесь применить.

Кол-во групп - ? Кол-во наблюдений в группах - ? Распределения признаков - ? Равенство (однородность) дисперсий - ? А вообще, даже при нормальном распределении сравнение по Стьюденту при наличии более 2х групп статистически некорректно. Почитайте разделы форума (через поиск) по: дисперсионному анализу с повторными измерениями, between-within ANOVA = перекрестно-иерархический дисперсионный анализ, преобразования данных, преобразование Бокса-Кокса (Box-Cox transformation).

Наверное, научные данные отправлю в личку

Таблички получил. сегодня нет времени, отвечу завтра. Кратко: нужно использовать дисперсионный анализ для одновременного анализа всех данных по каждому признаку. Посмотрите разделы форума о которых писал выше - понадобиться. Могу подсказать как это сделать в пакетах Statistica и SPSS.

У меня установлена статистика, как туда добавлять данные, и какие функции выбирать, подскажите, пожалуйста

I. Использовать множество обычных попарных сравнений когда групп и/или экспериментальных факторов несколько нельзя, т.к. при этом увеличивается вероятность лжеоткрытий (почитайте про ошибки первого рода). Сводя данные в единый дисперсионный комплекс мы: во-первых удерживаем принятие решения на выбранном уровне значимости (например, 0,05), а во-вторых сильно увеличиваем разрешающую способность анализа, т.к. объединённая выборка намного больше любых двух и дисперсия ошибки анализа сильно уменьшается. А именно от малости этой ошибки зависит величина F-критерия и статистическая значимость эффектов (читайте про дисперсионный анализ). После проведения дисп. анализа (ДА) и обнаружения значимых эффектов можно далее проводить и попарные сравнения, но внутри дисперсионного комплекса - это опять-таки увеличивает разрешающую способность. Хотя практика показывает, что в случае значимости к/л факторов разбираться за счёт чего она проявилась можно и более грубыми методами, например по рисунку со средними значениями и их доверительными интервалами.

II. В вашем случае имеем двухфакторный ДА с повторными измерениями = трёхфакторный анализ с одним случайным фактором. Факторы:
1. Группа. Фактор фиксированный, с 2 градациями (контрольная и основная). Показывает различия межгрупповых средних при усреднении данных по времени и индивидам.
2. Время. Фиксированный, 2 градации (1 и 3 сутки). Показывает различия показателя в разные момент времени при усреднении данных по группам и индивидам.
3. Индивид внутри Группы. Обозначается так: Индивид(Группа). Случайный, кол-во градаций у вас разное для разных артерий. Показывает индивидуальные различия в среднем значении показателя при усреднении данных по времени для каждого человека. Индивид помещён внутрь группы, т.к. в отличие от Времени индивиды в каждой группе свои.
В ходе анализа помимо этих эффектов будут оценены также их взаимодействия:
4. Группа х Время. Фиксированное (т.к. оба фактора фиксированные). Показывает что для разных групп временная динамика показателя отличается.
5. Время х Индивид(Группа). Случайное (т.к. включает случайный фактор). Показывает различия индивидуальных динамик изменения показателя внутри групп.
Взаимодействия Группа х Индивид(Группа) быть не может, т.к. индивид находится внутри группы - это иерархический эффект.

III. В программе данные, относящиеся к одному признаку нужно расположить в один столбец. Например, в первом будут все цифры, относящиеся к диаметру подглазничной артерии. Следующий столбец - с меткой принадлежности данного наблюдения к группе (1 - контроль, 2 - опыт). Следующий с меткой для времени (1- 1 сутки, 3 - 3 суток). Последний с меткой принадлежности наблюдения к конкретному человеку внутри группы. Нумеруются люди внутри группы, т.е. для первого признака люди из контроля получают цифры от 1 до 7, а в опыте - от 1 до 12. Для остальных 8 признаков - аналогично, их можно сделать разными файлами.

Я описал упрощённый вариант ДА ваших данных. Судя по цифрам таблицы, у одних и тех же пациентов исследовалось сразу 3 признака артерии: диаметр, ММС и ИСЦ. В принципе, анализ можно усложнить введя в него ещё один фактор Признак и пронумеровав диаметр, ММС и ИСЦ как 1, 2 и 3. Соответственно данные для них нужно разместить в одну колонку. Появится ещё много взаимодействий. Это усложнит интерпретацию, но позволит обнаруживать недоступные в упрощённом анализе взаимодействия. Например, взаимодействие Время х Признак укажет на различие динамики изменения разных показателей... Но думаю пока не стоит усложнять, с этим бы разобраться.

Читайте про ДА и подготовьте файл для первого признака (диаметр подглазничной артерии). Сделайте в программе дисперсионный анализ без учёта индивидов, т.е. с только с факторами Группа и Время (как будто в разные сроки исследовались разные люди). См. книгу: Реброва, Статистический анализ медицинских данных... Если всё осилите - двинемся дальше, к помещению индивидов внутрь группы и преобразованию Бокса-Кокса.

Спасибо, уважаемый NOKH, за подробный ответ! Единственное, что хочу сказать, это то что та книга, которую Вы указали, морально устарела. Она, если я не ошибаюсь, 2002 года выпуска. Таких диалоговых окон, как там нарисовано, в современных программах статистики нет. всё намного усложнилось. Я сравнивал рисунки из этой книги и что в 7-й версии статистики, всё подругому, хотя названия функции те же. скачал книжку в формате дежавю, половина рисунков смазаны автором при подготовке файла.
Постараюсь разобраться, хотя Вы пояснили сложным математическим языком.

Книга Ребровой вряд ли устарела. Интерфейс программы Statistica сохранен от 4 до 9 версии. Но в 9 версии интерфейс можно выбрать и совершенно новый, содружественный MSOffice. Но, Реброва описывает русскоязычную 6 версию. Суть методов и какие кнопки нажимать там есть.
На ваш вопрос подробно ответил nokh , но дисперсионный анализ в таком изложении для вас тяжел для восприятия.
Ошибка первого рода - не верно отвергнута H0 Но, вы ее и не отвергли ни в одном парном сравнении, и поэтому ложные открытия вам не грозят. Совершенно верно, что анализ подобных данных должен начинаться с дисперсионного анализа, подробно описанного nokh. Но после него, если H0 отвергается, все равно используют критерии множественного сравнения или поправку Бонферрони, при этом уровень значимости различий будет только снижаться по сравнению с оценкой двух подгрупп по Стьюденту.
В случае, если различия не доказаны, а кажется, или хочется чтобы они были, нужно решить обратную задачку. При обнаруженной разнице и разбросу данных, посчитать какое число наблюдений необходимо, чтобы обнаруженные различия были статистически значимы, например, на уровне 5%. После чего добавить число наблюдений.
Из своего опыта анализа подобных данных могу добавить, что показатели регионарной гемодинамики и в норме и особенно при патологии весьма лабильны, метеозависимы и т.д. Это приводит к большому разбросу данных, как непосредственно измеряемых, так и в особенности в расчетных (индекс циркуляторного сопротивления). Отсюда большая дисперсия и вполне логичный вывод об отсутствии динамики в группе или между группами. Если у вас есть группа без воздействия, то в ней тоже будут изменения, если повторно измерите эти показатели..Но доказать, что под действием могучего лечения увеличивается диаметр артерии будет весьма сложно.

Я не думаю, что доказать сложно. Есть много лечебных процедур, увеличивающих диаметр артерии. Например, физиотерапевтическое лечение. В тканях образуются весьма на длительное время расширенные артерии. Потом введение сосудорасширяющих препаратов также может способствовать длительной дилятации артерий.