Есть данные о клинических испытаниях препарата. Из них нужно выделить ту часть, на основе которой будет проведен статистический анализ эффективности и построить регрессионную модель.
имеются препарат А и препараты сравнения В и С
было проведено открытое рандомизированное сравнительное исследование препаратов А и В или С.
1. Подскажите, пожалуйста, что из следующих данных стоит использовать для статистических исследований.
- Финальный статус, по окончании терапии (умер, прогрессия болезни, побочные эффекты, отказался закончить, другое) - это, вероятно, будет использовано как результат у для регрессионной модели.
- результаты лабораторных тестов крови некоторых! пациентов
- данные о сроках приема сопутствующих препаратов
- рост, вес, возраст, раса, пол пациентов
- температура, давление, вес в дни осмотров
- хронические болезни, имеющиеся у пациентов
- сведения о сроках терапии, вводимом препарата, дозе препарата
- побочные действия и сроки их длительности.
2.Какую регрессионную модель лучше использовать при таком выборе факторов.

Заранее спасибо.

Ну это очень большое исследование. Показателей много и они разные. Думаю Вам нужно выделить основные блоки анализа и для каждого блока провести анализ соответствующими адекватными методами, а не "построить регрессионную модель" зависимости всего от всего. Например уже просится блок "Анализ выживаемости" с данными о смертях и выздоровлении - см. методы анализа выживаемости, включая регрессию Кокса. Также просится блок о побочных эффектах, видимо здесь нужно будет использовать дисперсионный анализ для количественных признаков и анализ таблиц сопряжённости для качественных. Оценку влияния видов терапии на исход лечения с коррекцией на пол, возраст и т.д. нужно проводить в ходе логистической регрессии. Короче: копаться и копаться!