#1
|
|||
|
|||
Ñòàòèñòè÷åñêèå ìîäåëè
Ìîé âîïðîñ îòíîñèòñÿ ñêîðåå âñåãî ê òåì, êòî çàíèìàåòñÿ áèîñòàòèñòèêîé.
Ïîäñêàæèòå ïîæàëóéñòà, ñ ïîìîùüþ êàêèõ ìåòîäîâ ïðîèñõîäèò èäåíòèôèêàöèÿ(ÿ çíàþ òîëüêî ÌÍÊ è ÌÌÏ) è âåðèôèêàöèÿ(ïîäõîäèò ëè êðèòåðèé õè-êâàäðàò Ïèðñîíà) ìàòåìàòè÷åñêèõ ìîäåëåé äëÿ îöåíêè ýôôåêòèâíîñòè ËÑ. È åùå, ðàññêàæèòå, ïîæàëóéñòà, êàêèå îñíîâíûå ïîêàçàòåëè ðàññìàòðèâàþòñÿ íà ýòàïàõ äîêëèíè÷åñêèõ è êëèíè÷åñêèõ èñïûòàíèé. Êàê ÿ ñåáå ïðåäñòàâëÿþ,ýòî êèíåòèêà è ýôôåêòèâíîñòü ëåêàðñòâà. Åñòü ëè ÷òî - òî åùå? Çàðàíåå áîëüøîå ñïàñèáî. |
#2
|
|||
|
|||
[Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ]
[Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] [Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] [Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] [Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] [Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] etc, etc, etc... |
#3
|
|||
|
|||
Ñïàñèáî Âàì çà ññûëêè.
À íå ìîãëè áû Âû â ïàðå ïðåäëîæåíèé ïðîñòî ïåðå÷èñëèòü ìåòîäû è êðèòåðèè, êîòîðûå èñïîëüçóþòñÿ. |
#4
|
|||
|
|||
|
#5
|
|||
|
|||
Öåëü ìîåãî èññëåäîâàíèÿ - îïðåäåëåíèå áèîëîãè÷åñêîé àêòèâíîñòè èññëåäóåìîãî âåùåñòâà (îíêî ïðåïàðàòà).
|
#6
|
|||
|
|||
×òîáû âûáðàòü ñòàòèñòè÷åñêèé òåñò,îïðåäåëèòåñü:
1.êàêàÿ ïåðåìåííàÿ ó âàñ çàâèñèìàÿ/ðåçóëüòàòèâíàÿ, à êàêàÿ íåçàâèñèìàÿ/îáúÿñíèòåëüíàÿ, 2.êàêîé òèï çàâèñèìîé ïåðåìåííîé(áèíàðíàÿ, óïîðÿäî÷åííàÿ è.ä.), 3.íîðìàëüíî ëè ðàñïåðåäåëåíà çàâèñèìàÿ ïåðåìåííàÿ 4.è, êîíå÷íî, êàêèå öåëè ñòàâèòå â ñâîåì èññëåäîâàíèè. Ïîäðîáíåå çäåñü [Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] èëè [Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] |
#7
|
|||
|
|||
Åùå âàì â ïîìîùü.
Âûáîð ñòàòèñòè÷åñêîãî òåñòà äëÿ ÷èñëîâûõ ïåðåìåííûõ (ðåãðåññèîííûé àíàëèç íå ðàññìàòðèâàåòñÿ) Íåçàâèñèìûå âûáîðêè ñ íîðìàëüíûì ðàñïðåäåëåíèåì è ñî ñõîæèìè ñòàíäàðòíûìè îòêëîíåíèÿìè*: • äëÿ ñðàâíåíèÿ 2 ñðåäíèõ çíà÷åíèé – t-test • áîëåå 2 ñðåäíèõ çíà÷åíèé – one-way analysis of variance (ANOVA) *äëÿ ñðàâíåíèÿ ñòàíäàðòíûõ îòêëîíåíèé èñïîëüçóåòñÿ Bartlett`s test Íåçàâèñèìûå âûáîðêè ñ non-normal distribution èëè ñ ðàçëè÷íûìè ñòàíäàðòíûìè îòêëîíåíèÿìè: • äëÿ ñðàâíåíèÿ 2 ñðåäíèõ çíà÷åíèé – Wilcoxon rank sum test/Mann-Whitney U test èëè ïðè ðàçëè÷íûõ ñòàíäàðòíûõ îòêëîíåíèÿõ – Welch test • áîëåå 2 ñðåäíèõ âåëè÷èí – Kruskal-Wallis test • èëè èñïîëüçîâàòü log-transformation äàííûõ è èñïîëüçîâàòü ïàðàìåòðè÷åñêèå òåñòû (ñì. âûøå), íî, çà èñêëþ÷åíèåì ñëó÷àåâ, êîãäà âûáîðêà ìàëåíüêàÿ (<30) è non-normality íå ìîæåò áûòü ñêîððåêòèðîâàíà ñîîòâåòñòâóþùåé òðàíñôîðìàöèåé Ïàðíûå âûáîðêè • ñ íîðìàëüíûì ðàñïðåäåëåíèåì ñî ñõîæèìè ñòàíäàðòíûìè îòêëîíåíèÿìè – paired t-test • ñ non-normal distribution – Wilcoxon signed rank test Reference: 1. B.R.Kirkwood and J.Sterne, "Essential medical statistics" 2. Ìàòåðèàëû ëåêöèé ïî áèîñòàòèñòèêå |
#8
|
|||
|
|||
Ñïàñèáî Âàì çà ïîìîùü!
|
#9
|
|||
|
|||
Îêîí÷àíèå
Àíàëèç íîìèíàëüíûõ ( or categorical) ïåðåìåííûõ. Ñðàâíåíèå 2õ ïðîïîðöèé. Íåçàâèñèìûå âûáîðêè • Chi-square test* • Fisher`s exact test – åñëè õîòÿ áû îäíà îæèäàåìàÿ âåëè÷èíà ìåíüøå 5 Ïàðíûå âûáîðêè • McNemar`s test* • åñëè îáùåå ÷èñëî äèñêîðäàíòíûõ ïàð ìåíüøå 10, à îáùåå êîëè÷åñòâî ïàð ìåíüøå 50, èñïîëüçóåòñÿ àíàëîã Fisher`s test * ìîãóò áûòü èñïîëüçîâàíû äëÿ òàáëèö ñîïðÿæåííîñòè áîëåå, ÷åì 2õ2 |
#10
|
|||
|
|||
Öèòàòà:
À íå ìîãëè áû Âû ïîäñêàçàòü, êàê áûòü â ñèòóàöèè, êîãäà èñõîäíûå äàííûå íå ïîä÷èíåíû íîðìàëüíîìó çàêîíó(íå áëèçêè ê íîðìàëüíîìó), ìû ïîñòðîèëè ìîäåëü è ïðîâîäèì îöåíêó ïàðàìåòðîâ ìîäåëè.  ñëó÷àå íîðìàëüíîãî ðàñïðåäåëåíèÿ ìû èñïîëüçóåì t-test, à â ïðîòèâíîì ñëó÷àå, èñïîëüçóåì Wilcoxon rank sum test/Mann-Whitney U test? |
#11
|
|||
|
|||
Öèòàòà:
[Ññûëêè äîñòóïíû òîëüêî çàðåãèñòðèðîâàííûì ïîëüçîâàòåëÿì ] Âîîáùåì òî ÿ óæå ïèñàëà îá ýòîì... |