Статистические модели

[lamapanama]

Мой вопрос относится скорее всего к тем, кто занимается биостатистикой.
Подскажите пожалуйста, с помощью каких методов происходит идентификация(я знаю только МНК и ММП) и верификация(подходит ли критерий хи-квадрат Пирсона) математических моделей для оценки эффективности ЛС.
И еще, расскажите, пожалуйста, какие основные показатели рассматриваются на этапах доклинических и клинических испытаний.
Как я себе представляю,это кинетика и эффективность лекарства. Есть ли что - то еще?
Заранее большое спасибо.

[LupusDoc]

[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

etc, etc, etc...

[lamapanama]

Спасибо Вам за ссылки.
А не могли бы Вы в паре предложений просто перечислить методы и критерии, которые используются.

[LupusDoc]

Сообщение от lamapanama

А не могли бы Вы в паре предложений просто перечислить методы и критерии, которые используются.

Выбор критериев определяется целями и задачами исследования (с) В.П. Леонов

[lamapanama]

Цель моего исследования - определение биологической активности исследуемого вещества (онко препарата).

[OlgaVr]

Чтобы выбрать статистический тест,определитесь:
1.какая переменная у вас зависимая/результативная, а какая независимая/объяснительная,
2.какой тип зависимой переменной(бинарная, упорядоченная и.д.),
3.нормально ли распеределена зависимая переменная
4.и, конечно, какие цели ставите в своем исследовании.



Подробнее здесь
[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

или [Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

[OlgaVr]

Еще вам в помощь.

Выбор статистического теста для числовых переменных
(регрессионный анализ не рассматривается)

Независимые выборки с нормальным распределением и со схожими стандартными отклонениями*:
• для сравнения 2 средних значений – t-test
• более 2 средних значений – one-way analysis of variance (ANOVA)

*для сравнения стандартных отклонений используется Bartlett`s test

Независимые выборки с non-normal distribution или с различными стандартными отклонениями:
• для сравнения 2 средних значений – Wilcoxon rank sum test/Mann-Whitney U test или при различных стандартных отклонениях – Welch test
• более 2 средних величин – Kruskal-Wallis test
• или использовать log-transformation данных и использовать параметрические тесты (см. выше), но, за исключением случаев, когда выборка маленькая (<30) и non-normality не может быть скорректирована соответствующей трансформацией

Парные выборки
• с нормальным распределением со схожими стандартными отклонениями – paired t-test
• с non-normal distribution – Wilcoxon signed rank test

Reference:
1. B.R.Kirkwood and J.Sterne, "Essential medical statistics"
2. Материалы лекций по биостатистике

[lamapanama]

Спасибо Вам за помощь!

[OlgaVr]

Окончание

Анализ номинальных ( or categorical) переменных.
Сравнение 2х пропорций.

Независимые выборки
• Chi-square test*
• Fisher`s exact test – если хотя бы одна ожидаемая величина меньше 5

Парные выборки
• McNemar`s test*
• если общее число дискордантных пар меньше 10, а общее количество пар меньше 50, используется аналог Fisher`s test

* могут быть использованы для таблиц сопряженности более, чем 2х2

[lamapanama]

Сообщение от OlgaVr

Окончание

Анализ номинальных ( or categorical) переменных.
Сравнение 2х пропорций.

Независимые выборки
• Chi-square test*
• Fisher`s exact test – если хотя бы одна ожидаемая величина меньше 5

Парные выборки
• McNemar`s test*
• если общее число дискордантных пар меньше 10, а общее количество пар меньше 50, используется аналог Fisher`s test

* могут быть использованы для таблиц сопряженности более, чем 2х2

Спасибо Вам за такой полный ответ!
А не могли бы Вы подсказать, как быть в ситуации, когда исходные данные не подчинены нормальному закону(не близки к нормальному), мы построили модель и проводим оценку параметров модели. В случае нормального распределения мы используем t-test, а в противном случае, используем Wilcoxon rank sum test/Mann-Whitney U test?

[OlgaVr]

Сообщение от lamapanama

А не могли бы Вы подсказать, как быть в ситуации, когда исходные данные не подчинены нормальному закону(не близки к нормальному), мы построили модель и проводим оценку параметров модели. В случае нормального распределения мы используем t-test, а в противном случае, используем Wilcoxon rank sum test/Mann-Whitney U test?

Да, если вы сравниваете 2 средние из независимых выборок, или же в случае ненормального распределения можно провести нормализующую трансформацию.

[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ]

Вообщем то я уже писала об этом...