#1
|
|||
|
|||
Статистические модели
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. |
#2
|
|||
|
|||
[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... |
#3
|
|||
|
|||
Спасибо Вам за ссылки.
А не могли бы Вы в паре предложений просто перечислить методы и критерии, которые используются. |
#4
|
|||
|
|||
|
#5
|
|||
|
|||
Цель моего исследования - определение биологической активности исследуемого вещества (онко препарата).
|
#6
|
|||
|
|||
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 ] |
#7
|
|||
|
|||
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 |
#8
|
|||
|
|||
Спасибо Вам за помощь!
|
#9
|
|||
|
|||
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 |
#10
|
|||
|
|||
Цитата:
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? |
#11
|
|||
|
|||
Цитата:
[Ссылки доступны только зарегистрированным пользователям ] Вообщем то я уже писала об этом... |