Цитата(doc2012 @ 3.01.2017 - 22:54)
Ещё раз--: имеются три группы по 20-25 человек каждая(одного пола и возраста, заболевания А и Б-как бы "родственники", но всё же разные)--в 1 группе (21 человек) заболевание А, во 2ой группе (26 человек)--заболевание Б, 3я группа (23 человека)--здоровые обследуемые. К каждой группе применяли измерение АД (артериального давления или взять просто пульс) за одни сутки---скажем 7 раз (т.е в 1 группе 7 раз, во 2 группе--7 раз, в третьей группе 7 раз) Какой метод исследования для ТРЁХ групп при МНОЖЕСТВЕННЫХ (скажем 7 раз) повторных измерениях на каждой группе (НЕзависимых) (+малая выборка--20-25 чел в каждой группе)---???? Какие используются методы статистической обработки--?
Интересуют просто методики применяемые при данной обработке данных (в подобных работах)--малые независимые группы, ненормальное распределение, повторные измерения (числовые значения), два фактора (время измерения, группа)
Несколько человек на данном форуме написали свои пояснения(см тему) не требуя массива, присланного по почте.
Скайп для меня НЕ жизненная необходимость....как-то хорошо живу и без него.
Итак, у Вас есть 3 группы. Из них 2 группы с заболеваниями А и Б, а 3-я группа - здоровые. Вы упоминаете о трёх измерениях: 2 артериальных давления (полагаю, это САД и ДАД), и пульс. Наличие 7-кратных измерений в сутки, т.е. в разные времена, говорит о наличии признака "Время измерения". Целью сравнения таких трёх групп является установление наличия различий, или их отсутствия у параметров распределения значений измеряемых количественных признаков. Такие параметры разные. Например, средние значения по конкретным группам конкретного количественного признака, например, САД, иди пульса. Но кроме средних значений интересно сравнивать и другие параметры. Подробное описание параметров и специфики таких сравнений, с указанием используемых при этом стат. критериев, привожу по адресу
http://www.biometrica.tomsk.ru/comp_aver.htm Следующий аспект сравнения этих 3-х групп. У Вас есть 7 временных периодов суточных измерений. В этом случае массив данных можно представить в двух вариантах (см.
http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_7.htm). То есть можно ввести признак "Время измерения" с 7-ю градациями, и сравнить эти 7 подгрупп в КАЖДОЙ ИЗ 3-Х ГРУПП. То есть узнать, в чём отличия в разные временные измерения. Также можно провести отдельные сравнения 3-х групп в каждый из 7 временных моментов времени. То есть узнать, в какое время параметры равны, а в какое время параметры не равны. При этом вначале можно проверять гипотезы равенства/неравенства ВСЕХ 7 параметров (например, семи средних значений САД), а потом можно сравнивать пары временных измерений. Таких пар будет 7*(7-1)/2=7*3=21. Так Вы узнаете, когда, в какое время, например, повышается среднее значение САД, или среднее значение пульса. При этом, если даже есть всего лишь 3 количественных признака, САД, ДАД и пульс, (что, конечно, странно, поскольку обычно измеряют гораздо более 3-х признаков), то следует вначале установить наличие латентных, скрытых группировок пациентов. Число которых может быть равно и 2, и 3, и т.д. Для этого следует провести кластерный анализ разными алгоритмами. И, получив несколько новых признаков, определяющих нумерацию кластеров для каждого пациента, следует сравнить эти кластеры подобно сравнению 3-х прежних групп. Также следует провести анализ таблиц сопряжённости признака ГРУППА (со значениями А, Б и здоровые) с новыми признаками по нумерации кластеров. Естественно, при этом будут статистически значимые взаимосвязи пар качественных признаков. И для этих пар нужно провести анализ структуры взаимосвязей. (пример см.
http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_9.htm) Следующий нюанс сравнения групп. Поскольку у этих групп (3-х групп, или 7 групп, или кластерных групп) есть минимум три количественных признака, то можете использовать дискриминантный анализ. Установив при этом, по каким признакам максимальные различия этих сравниваемых групп (3-х групп, или 7 групп, или кластерных групп). С примером подобных сравнений можете познакомиться скачав результаты стат. анализа, прочитав статью по адресу
http://www.biometrica.tomsk.ru/Avetis.htm .
Напомню, что второй вариант представления исходного массива можно сформировать с наличием 7 признаков по САД, по ДАД, и по пульсу. Каждый из этих признаков относится к конкретному времени измерения. Т.е. получаете 7*3=21 количественный признак для каждой из групп А, Б и Здоровые. В этом случае можете провести корреляционный анализ, получив при этом 21*(21-1)/2=21*10=210 коэффициентов корреляции. Так узнаете, между какими временными моментами измерений максимальные корреляции, а в других моментах - минимальные корреляции. Такой анализ можно сделать раздельно по 3-м группам. В принципе можно использовать и дискриминантный анализ (с пошаговым алгоритмом) сравнивая группы А, Б и Здоровые с 21 признаком.
P.S.
Это последние мои рекомендации. Делайте выбор доступных Вам методов.
