Здравствуйте, уважаемые коллеги!

Помогите, пожалуйста, выбрать правильный способ статистического анализа результатов небольшого клинического исследования.

Цель исследования:
Проанализировать изменения концентрации определенного цитокина в крови в динамике заболевания и в зависимости от характера патологии.

План исследования:
Имеются три группы пациентов (группы А, Б и В) и одна контрольная группа (группа К). Количество пациентов в группах варьирует от 8 до 14. В группах А, Б и В концентрацию цитокина определяли в трех временных точках: 1-я точка - день госпитализации, 2-я точка - через 4 дня после операции, 3-я точка - через 14 дней после операции. В контрольной группе концентрацию цитокина определяли только в день госпитализации.

Вопросы:
1. Имеются ли статистически значимые различия в концентрации цитокина между тремя временными точками у пациентов группы А, а также между каждой из трех точек и значением в контроле (А1 vs. А2 vs. А3 vs. К)? Аналогично для группы Б (Б1 vs. Б2 vs. Б3 vs. К) и группы В (В1 vs. В2 vs. В3 vs. К).
2. Имеются ли статистически значимые различия в концентрации цитокина между группами А, Б и В в 1-й точке (А1 vs. Б1 vs. В1)? Аналогично для 2-й точки (А2 vs. Б2 vs. В2) и 3-й точки (А3 vs. Б3 vs. В3).

Примечание: концентрация цитокинов, как правило, имеет ненормальное распределение.

Заранее благодарю вас за помощь!

Видится 3 способа. В порядке уменьшения сложности и грамотности:

1). Общая линейная модель для дисперсионного комплекса с пропущенными ячейками. Анализируются одновременно все имеющиеся данные. Пропущенные ячейки - это 2-3я точки для контрольной группы. Интересующие апостериорные сравнения проводятся в рамках данной модели. Ненормальное распределение ошибки модели побеждается предварительным преобразованием всего набора данных (желательно преобразование Бокса - Кокса, но можно и просто логарифмирование попробовать: мой опыт анализа данных по цитокинам говорит, что это "работает"). Я такой анализ делать не умею, буду рад если кто научит.

2). Два дисперсионных анализа. Первый - однофакторный - для 1-ой точки и всех четырёх групп: сравнение больных с контролем и между собой до операции. Второй - общая линейная модель для сравнения трёх групп пациентов в динамике. Этот второй случай разбирали на форуме неоднократно, в частности здесь: http://forum.disser.ru/index.php?showtopic=3481&st=0. Есть 2 варианта анализа с разными исходными требованиями моделей и с разным заданием в пакетах, но с одинаковым результатом. Интересующие апостериорные сравнения проводятся в рамках данной модели. Ненормальное распределение ошибки сверхпараметризованной модели побеждается предварительным преобразованием всего набора данных, а нарушение сферичности в рамках sigma-restricted модели - соответствующими поправками.

3). Проводить сравнения для каждой точки отдельно. Неграмотно, т.к. некорректно (вместо одного анализа - 3, увеличивается ошибка I рода) и примитивно (невозможно обнаружить различия в динамике в виде взаимодействия). Зато очень просто и можно работать с исходными данными непосредственно: непараметрикой - критерием Краскела- Уоллиса с апостериорными сравнениями групп методами Данна, Стила - Двасса и их более современными аналогами.