сайт для аспирантов и молодых учёных, врачей-специалистов и организаторов, студентов и преподавателей

Статистика - это очень просто!

теория
калькуляторы
форум
литература
алгоритмы
презентации
задания
авторы
Заказать статобработку
Курсы по статанализу

Наши контакты:


Россия, г. Казань
Редакция интернет-портала "Медицинская статистика"

tel:  ☎+7 987 288 00 20

e-mail:  damirov@list.ru

Гостевая книга портала "Медицинская статистика"

Здесь Вы можете задать вопрос, оставить отзыв или предложение

#223Имя: Александр Дротенко Email: tiranoid12@yandex.ru
Доброго времени суток. Подскажите пожалуйста как правильно сравнить 2 группы (мужчины и женщины) заболевших? К примеру каждый год мужчин заболевало 12,14,15,13,16,18,19,14,20,13. А женщин 19, 18,20,21,22,21,20,19,25,27. При этом надо выяснить что одно группа достоверно чаще заболевает.
#222Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Кирилл! Используйте для парных сравнений критерий Уилкоксона. При этом, в соответствии с классическим подходом к статанализу нескольких групп данных, целесообразно использовать апостериорные критерии только в случае наличия статистически значимых различий по результатам применения общего критерия.
#221Имя: Анна Email: uralskaya@list.ru
Спасибо Вам огромное, у Вас прекрасный сайт, и для студента-медика, просто находка!!!)))) Всё сделано очень доступно для понимания,я сразу нашла нужные материалы и сведения!!! Спасибо!!! Вы специалисты своего дела!!!
#220Имя: Кирилл Email: marinheira@rambler.ru
Здравствуйте! Мне необходимо провести анализ массива данных одного исследования. В группе 20 человек. Длительность исследования 3 месяца. Изучается динамика состояния рабочих в течение их работы в "некоторых условиях". Для этого проведено 16 исследований группы. Таким образом, имею 16 связанных малых выборок (этапов исследования), соответственно, объемы выборок одинаковые. У каждого участника на каждом этапе имеется примерно 120 переменных, полученных в ходе обследования. Данные не подчиняются закону нормального распределения. Одной из задач является сравнение этих выборок на предмет наличия статистически значимой динамики переменных между этими этапами, для чего хочу применить непараметрический критерий Фридмана. Однако, если он "найдет" различия на 16 этапах, то не скажет, между какими конкретно. С помощью какого критерия мне провести апостериорный анализ и уточнить, между какими этапами есть значимые различия?
#219Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Ольга! Дисперсионный анализ используется для сравнения количественных данных, имеющих нормальное распределение. В связи с этим его применение в случае сравнения ПРОЦЕНТОВ (долей) между собой (например, в одной группе частота явления - 20%, во второй - 35%, в третьей - 44%) - неуместно и Вам следует использовать критерий хи-квадрат Пирсона для многопольных таблиц. Использовать дисперсионный анализ можно при сравнении СРЕДНИХ ПРОЦЕНТОВ (долей). Например, средняя фракция выброса по Тейхольцу, измеряемая, как известно, в %, составила в первой группе 65,3%, во второй - 74,2%, в третьей - 76,8%. Естественно, предварительно следует оценить распределение показателей на нормальность.
#218Имя: Ольга Email: kalemeneff@yandex.ru
Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, можно ли использовать дисперсионный анализ (one way, two way anona) для относительных показателей (данных, рассчитанных как процент от фона). Если нет, то почему? Спасибо за ответ.
#217Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Андрей! Использование хи-квадрата Пирсона для сравнения независимых совокупностей обусловлено отсутствием возможности оценить с его помощью значимости изменений частоты явления. Так что это общее требование, для любых наук. Если Вам необходимо сравнить частоту явления до и после, используйте тест МакНемара.
#216Имя: Андрей Email: ash.ek@yandex.ru
Здравствуйте в КРИТЕРИИ ХИ-КВАДРАТ ПИРСОНА написаны ограничения - Сопоставляемые группы должны быть независимыми, то есть критерий хи-квадрат не должен применяться при сравнении наблюдений "до-"после". Данное ограничение связанно с медициной или вообще не рекомендуется использовать ХИ-КВАДРАТ ПИРСОНА при сравнивании группы "до" и "после"?
#215Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый вечер, Румиса! Не вижу особой необходимости доказывать статистическую значимость снижения частоты дисбактериоза - в обеих группах динамика достаточно наглядна. Тем не менее, формально можно использовать критерий Кохрена. А вот сравнение групп между собой нужно выполнить обязательно, будут ли здесь статистически значимые различия - вопрос непредсказуемый и требует обязательного подтверждения. Используйте для этого критерий хи-квадрат Пирсона или точный критерий Фишера.
#214Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Инна, здравствуйте! Оценить значимость снижения частоты пролапса в каждой группе можно с помощью теста МакНемара. Также мы бы рекомендовали сравнить группы между собой на каждом из этапов исследования - на исходном (здесь частота в идеале должна быть сопоставимой) и через 6 месяцев (в группе с лечением частота пролапса должна быть ниже, чем в контрольной группе). Для сравнения групп между собой используйте критерий хи-квадрат или точный критерий Фишера.
#213Имя: Румиса Email: rumiska07@mail.ru
Здравствуйте, подскажите пожалуйста, правомерно ли рассчитывать достоверность различий (и по какому критерию тогда) в группе (а также между группами с различным вариантом лечения) до лечения и через 3 и 6 месяцев лечения, если исходно дисбактериоз кишечника выявлен у всех-100% женщин, а через 3 и 6 месяцев - кол-во таких пациенток снизилось до 37,1% и 26,7% в одной группе, в другой- до 39% и и 32,2% соответственно ?буду крайне признательна за помощь
#212Имя: Инна Email: innakorol1@mail.ru
Добрый день! Подскажите, пожалуйста, какой метод статистики выбрать, чтобы сравнить: 1 группа с гипотиреозом получала лечение препаратом, 2 группа нет. У них определена частота пролапса - нужно сравнить через 6 месяцев - как изменилась частота пролапса в каждой группе (с лечением и без). Большое спасибо!
#211Имя: Елена Email: melentevaln@rambler.ru
Провожу исследования по оценке умственного развития и физической подготовленности детей дошкольного возраста, с помощью какого метода проводить статистическую обработку данных, если мне надо сравнить полученные значения с нормативными. Надо выявить возрастно-половую зависимотсь в умственном развитии и физической подготовленности детей, а потом выявить взаимосвязь
#210Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Анастасия, здравствуйте! Если собираетесь сравнивать группы с осложнениями и без между собой, используйте критерии для несвязанных совокупностей. Т.е. t-критерий Стьюдента - при нормальном распределении выборок или U-критерий Манна-Уитни - при распределении, отличном от нормального. Критерий Уилкоксона используется когда сравниваются зависимые совокупности, например при измерениях до и после.
#209Имя: Анастасия Email: anastasiya_andreeva@bk.ru
Добрый день, вот подскажите пожалуйста, есть две группы с осложнениями и без, в определенные сутки у этих больных проводился забор крови и определялись биохимические показатели. Как рассчитать достоверность различия между этими группами, с помощью непараметрических методов, критерий вилкоксона
#208Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Максим, добрый день! В Вашем случае можно рассчитать 95% доверительный интервал. Для этого необходимо вычесть и прибавить к процентам (31,7) число, рассчитанное по формуле: 1,96*корень(31,7*(100-31,7)/300), где 300 - общее число исследуемых. Учтите, что ряд авторов считает данный подход устаревшим и нецелесообразным, в связи с чем описание процентных долей выполняется без определения доверительного интервала.
#207Имя: Анна Email: Ajnac@yandex.ru
Подскажите, пожалуйста, где бы мне найти сайт такой же, но только по туберкулёзу. Я работаю статистиком в туб.диспансере...
#206Имя: Alex Email: bestfrend2012@mail.ru
Доброго всем времени суток, есть хороший сайт о Сахарном диабете,http://diabetsahar.ru, много полезного материала для своих родственников я вычитал с этого сайта, и надеюсь что информация с него поможет кому то еще, так как это один из самых распространенных недугов в мире.
#205Имя: Максим Email: maxim1984@me.com
Добрый день. Есть группа пациенток n= 300. у 95 из 300 (у 31,7%) выявлено поражение печени. Можно ли рассчитать достоверность этого расчета ? р?
#204Имя: jane Email: metalmary@nm.ru
Доброго времени суток! Нужна помощь. Проведен эксперимент на 7 животных с целью выявления отличий в показателях в нескольких моментах времени. Поскольку выборки малы, то нормальность распределения проверить не удастся. Так был выбран критерий Фридмана. Проблема вот в чем. Несколько животных погибало в разные моменты времени, поэтому в таблице имеются "прочерки". Как быть с этими прочерками? Изменится ли чувствительность критерия, если эти прочерки просто пропустить, не расставляя ранги?
#203Имя: Goar Email: gongurik@mail.ru
Здравствуйте, уважаемый Дамир! Спасибо за отличный сайт! Я перерыла все просторы интернета, но не нашла четкого и конструктивного ответа на волнующие вопросы. Надеюсь вы мне поможете... У меня два вопроса: 1. На основании имеющейся шкалы оценки тяжести болезни, я разработала свою шкалу для конкретного заболевания. Какими методами статистики я могу валидировать новую шкалу и определить баллы, определяющие легкую, среднюю и тяжелую степень тяжести по новой градации. 2. Для заболевания я хочу разработать шкалу диагностики, в которой сочетание больших, малых и дополнительных критериев с высокой частотой позволяет заподозрить заболевание. Как я могу выяснить какие признаки будут являться большими, малыми и дополнительными и какое сочетание этих признаков определяет наибольшую чувствительность и специфичность для диагностики изучаемой болезни. Заранее большое спасибо!
#202Имя: Алексей Email: borodkyn@yandex.ru
Здравствуйте! Подскажите пожалуйста, как обосновать выбор той или иной метрики (меры близости) в кластерном анализе? Есть ли критерии для обоснования выбора? Заранее спасибо!
#201Имя: Анастасия Email: eshenkoanastasiya@mail.ru
ДАМИР, СПАСИБО ЗА ПОМОЩЬ!
#200Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Anastasiya, отношение шансов при наличии нуля в одной из ячеек четырехпольной таблицы рассчитано быть не может, так как при расчете показателя получается деление на ноль. Поэтому только точный критерий Фишера!
#199Имя: Anastasiya Email: eshenkoanastasiya@mail.ru
СПАСИБО!Точный критерий Фишера уже рассчитан, а вот ОШ с этим же нулевым значением?4-38 ; 0-48 - это четырехпольная таблица.СПАСИБО,не могу найти ответа((((
#198Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Anastasiya! Попробуйте использовать точный критерий Фишера. Для этого метода наличие 0 в одной из ячеек таблицы не является ограничением.
#197Имя: Anastasiya Email: eshenkoanastasiya@mail.ru
Добрый вечер! Могу ли я использовать анализ четырехпольной таблицы, если одно из значений будет ноль?
#196Имя: Елена Email: lena.my@mail.ru
Недавно с коллегой, будучи научными сотрудниками и практикующими врачами в одном лице, прошли курс по статанализу медицинских данных, предлагаемый создателями данного ресурса. Понравилось всё: профессионализм, доходчивое изложение материала, человечность общения. Теперь, ранее причисляемая к сакральным знаниям, статистика, действительно, понятна. Огромное спасибо!
#196Имя: Anastasiya Email: eshenkoanastasiya@mail.ru
Добрый вечер! Могу ли я использовать анализ четырехпольной таблицы, если одно из значений будет ноль?
#195Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Людмила, если Вы оцениваете скорость прогрессирования фиброза от наличия полиморфизма генов, используйте критерий Манна-Уитни. Ограничением для применения корреляционного анализа является не количественная переменная - как раз корреляция высчитывается именно между количественными переменными, а качественная переменная, которая имеет всего 2 значения. Такие качественные переменные не могут никаким образом участвовать в корреляционном анализе.
#194Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Извините, фиброза
#193Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
P.s.независимая переменная- наличие полиморфизма гена (1-есть,0-нет), зависимая - скорость прогрессирования фабрика (ед/год)
#192Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Спасибо!А если проранжировать количественный признак в соответствии с качественным,то может быть, можно использовать корреляцию Спирмена (данные распределены не нормально)?извините,что много вопросов.....
#191Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Людмила, методов обнаружения связи между количественными и качественными признаками - очень большое количество. При этом коэффициент Спирмена к ним не относится! Необходимо понимать, какой показатель считается зависимым, какой - факторным, является ли количественная переменная нормально распределенной, а также количество зависимых и независимых признаков... Попробуйте воспользоваться нашим сервисом по определению метода статанализа (http://medstatistic.ru/calculators/calcchoice.html).
#190Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Здравствуйте!Спасибо большое за все предыдущие ответы-очень пригодились.Помогите ещё раз: каким критерием можно установить связь между качественным и количественным признвками.Спирмена подойдёт?
#189Имя: MEDSTATISTIC.RU Email: damirov@list.ru
Уважаемые коллеги! Аспиранты, докторанты, профессора и преподаватели! Для всех, кто интересуется медицинской статистикой и хочет углубить свои знания в области обработки медицинских данных с использованием современных статистических программ, а также приобрести практические навыки, которые позволят, не прибегая к чьим-либо услугам, самостоятельно описать результаты своего исследования! Приглашаем Вас пройти разработанный нами дистанционный курс "Современный анализ медицинских данных". Автор курса и преподаватель - главный редактор портала, к.м.н. Дамир Марапов. Обучение проводится по скайпу. Более подробно ознакомиться с условиями проведения занятий Вы можете по ссылке http://medstatistic.ru/expert.html. Будем рады нашей встрече!
#188Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Людмила, добрый день! Чувствительность - это доля верно предсказанных случаев наличия исхода среди всех имеющих данный исход (например, из 100 больных гастритом выявлено 80 больных, значит чувствительность составила 80%). Специфичность - доля верно предсказанных случаев отсутствия исхода среди всех, кто действительно не имеет его (например, среди 100 относительно здоровых исследуемых у 10 был ошибочно диагностирован гастрит, значит специфичность составила 90%). Позитивное предиктивное значение (ППЗ) - это доля исследуемых, действительно имеющих исход, среди тех, у кого он был диагностирован (например, мы решили , что гастрит есть у 50 человек, при этом наш диагноз подтвердился у 40 человек, а у 10 - был ложноположительным. Значит, ППЗ составит 40/50*100% = 80%). Негативное предиктивное значение (НПЗ) - доля исследуемых, действительно не имеющих данного исхода, среди тех, у кого он не был диагностирован (например, мы решили, что у 200 человек нет гастрита. После углубленного обследования выяснилось, что у 20 он все-таки был. Следовательно НПЗ составит 180/200*100% = 90%).
#187Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Подскажите, пожалуйста, в ROC-анализе, чем отличается чувствительность и специфичность модели от позитивного и негативного предиктивного значения.Спасибо
#186Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Лариса, добрый день! Вопрос в том, что будет являться фактором, независимой переменной. Исходя из этого станет понятно, сколько у Вас сравниваемых групп, и можно будет выбрать подходящий метод.
#185Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Оксана, добрый день! Да, можете, например, используйте критерий хи-квадрат Пирсона или точный критерий Фишера.
#184Имя: оксана Email: gor-ox@mail.ru
доброй ночи! скажите могу ли я рассчитать достоверность между исследуемыми группами, если у меня числа представлены в процентах?
#183Имя: Лариса Email: orspk.okk@mail.ru
Здравствуйте! У меня есть следующие данные: общее количество испытанных образцов за несколько лет, четыре качественных показателя соответственно для каждого образца. Необходимо написать статью по обобщению данных с выводами о качестве выпускаемого продукта. Какие статистические параметры нужно применять, с чего начать?
#182Имя: axi Email: dracula997@mail.ru
простите можете сказать где я могу найти решения всех задач на этом сайте?
#180Имя: Андрей Email: kozyrev@bk.ru
Здравствуйте! Подскажите: нужно сравнить две группы по 45 человек в отношении признака, интенсивность которого измеряется по шкале от 0 до 4 баллов (характеристика группы в отчёте представляется в частотах баллов). Каким критерием следует воспользоваться: хи-квадратом Пирсона? Манна-Уитни?
#179Имя: Ирина Email: isha53@mail.ru
Добрый вечер, скажите пожалуйста, по какому критерию мне лучше сравнить 2 выборки разным объемом (2 опытные группы - 64 человека и 32 человека) для оценки изменения показателей - Манна-Уитни? и затем каждую из этих выборок сравнить с контрольной выборкой в 50 человек?
#178Имя: си Email: psi159@yandex.ru
Метод главных компонент применим всегда (из Вики)
#177Имя: Барабушка Email: sanygeras@gmail.com
Читала статью о лечении рака молочной железы в Германии http://www.westmedicalgroup.ru/ginekology/breast-cancers/ Там приведена статистика роста этого заболевания на просторах СНГ - скачок более чем в полтора раза. Где вообще можно получить подобные данные, причем желательно с какого нибудь официального источника, а не просто из информационно-развлекательной странички
#176Имя: людмила Email: isizof@gmail.com
Подскажите, пожалуйста, в ROC-анализе, чем отличается чувствительность и специфичность модели от позитивного и негативного предиктивного значения.Спасибо
#175Имя: Светлана Email: svetlana-1995-25.10@yandex.ru
Задача 6. Возрастные коэффициенты рождаемости населения России в 1989 г. составили Родившиеся живыми на 1000 женщин в возрасте, лет 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 52,5 163,9 103,1 54,6 22,0 5,0 0,2 а доля мальчиков среди родившихся составила 0,515. 1) Чему равнялся коэффициент суммарной рождаемости? 2) Определить брутто-коэффициент воспроизводства в 1989 г.
#174Имя: Альфия Email: a-burmagina@mail.ru
Спасибо! Понравился ваш сайт, обьясняется все понятным языком!
#173Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Альфия! Сравнивать группы, которые различаются по возрасту можно только с учетом возрастного фактора. Как вариант, проводите сравнение пациентов только определенных возрастных групп. То есть, например, вначале сравниваете показатели пациентов в возрасте до 30 лет, затем - в возрасте от 30 до 49 лет, затем - от 50 и старше.
#172Имя: Альфия Email: a-burmagina@mail.ru
Вернее, я имела ввиду при сравнении 3 независимых групп по АNOVA? Или вообще сравнивать эти группы нельзя?
#171Имя: Альфия Email: a-burmagina@mail.ru
Добрый вечер! У меня три несопоставимые группы по возрасту. Подскажите пожайлуста, как сделать поправку на возраст при сравнении с использованием крит. Вилкоксона и корреляции по Спирмену? Спасибо.
#170Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Неля, добрый день! Используйте точный критерий Фишера для анализа, для этого критерия нет ограничений, связанных с нулевыми значениями ячеек четырехпольной таблицы.
#169Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Людмила, добрый день! Множественная логистическая регрессия подразумевает нелинейную зависимость y от x. В результатах мы обычно приводим само уравнение, которое позволяет рассчитать значения y по известным значениям x. Стандартизация факторных признаков с целью создания линейной шкалы, может быть, и возможна, но потребует использования специальных формул для преобразования, которые нам неизвестны.
#168Имя: Неля Email: sagievanr@gmail.com
Добрый вечер! Могу ли я использовать анализ четырехпольной таблицы, если одно из значений будет ноль?
#167Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Подскажите, пожалуйста, как стандартизировать коэффициенты уравнения множественной логистической регрессии для создания шкалы прогнозирования фактора риска (у)???
#166Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Анна! В принципе, такое сравнение возможно, вот только непонятно, каким образом Вы нашли OR для одной группы? Насколько я понимаю, OR Вы должны были получить, сопоставляя шансы в первой и второй группе. Если внутри группы у Вас имеется еще одно деление по вариантам исходов, то тогда Ваш вариант уместен (фактически, в этом случае у Вас получились четыре подгруппы: исход есть в первой группе, исхода нет в первой группе, исход есть во второй группе, исхода нет во второй группе). Иначе ищите ошибку в ходе Ваших рассуждений.
#165Имя: Анна Email: lafleur-7777@yandex.ru
Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, можно ли сравнить два OR и RR? Т.е. в группе 1 OR равен 4, а в группе 2 OR равен 2. Можно ли утверждать, что в первой группе шанс встретить фактор риска больше (тоже самое в плане риска)?
#164Имя: Мереке Email: sanjarik1616@mail/ru
Дамир,спасибо большое!
#163Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Мереке, добрый день! Судя по полученным Вами результатам, корреляционная связь между сопоставляемыми данными является весьма слабой, практически отсутствует. Также она не является статистически значимой, то есть мы не можем ожидать, что более чем в 95% случаев повторных экспериментов связь будет обнаружена.
#162Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Лдмила, добрый день! Можно!
#161Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Дарья, добрый день! Относительный риск интерпретируется только исходя из крайних значений 95% ДИ: если Вы получили оба значения меньше или больше 1, то уровень статистической значимости влияния фактора p<0,05. Для получения точных значений p используйте дополнительно критерий хи-квадрат.
#160Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Olga, здравствуйте! SAS в России, хотя и не так распространена, как программы STATISTICA и SPSS, однако публикации по ней найти можно. Возьмите, например, учебник Плавинского "Биостатистика : планирование, обработка и представление результатов биомедицинских исследований при помощи системы SAS" - прекрасная книга, по которой, в свое время Ваш покорный слуга изучал отношение шансов и методы построения прогностических моделей. По поводу CDISC - к сожалению, прокомментировать не могу, недостаточно компетентен в этом вопросе.
#159Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Evgeniya, добрый день! В том случае, если необходимо определить зависимость количественной переменной от качественной (например, артериальное давление в 4 группах пациентов, принимавших различные антигипертензивные средства), используется однофакторный дисперсионный внализ.
#158Имя: Мереке Email: sanjarik1616@mail.ru
привет. у меня r=0.079. p=0.14 мне посчитали векселе по Спирмену. как теперь анализировать, подскажите пожалуйста.
#157Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
К предыдущему посту: судя по статье Гржибовского на вашем чудесном сайте-можно???!!!
#156Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Help! Если в оной из ячеек таблицы 2х2 число меньше 10, но больше 5, правомерно ли использовать точный критерий Фишера или он ТОЛЬКО если меньше 5 ожидаемых. А то очень много описывать в материалах и методах:и просто хи квадрат,и хи квадрат с поправкой Йетса,и критерий Фишера...Можно ли так: хи квадрат - если 10 и больше, Фишер- если меньше 10????? Заранее благодарна
#155Имя: Дарья Email: baneska@inbox.ru
Доброго времени суток.:) Подскажите, пожалуйста.. Я оцениваю влияние климатического фактора на здоровье населения. Я нашла RR, нашла ДИ 95%. А как мне узнать статистическую значимость для моих результатов? Заранее спасибо за любую информацию.
#154Имя: Сергей Email: sp465@pochta.ru
Ищу толкового спеца по статистике, который научил бы подготовке и обработке мед. исследований в Москве.
#153Имя: olga Email: olgakozlova777@yahoo.com
Спасибо огромное ,дорогие создатели, за такой удобный и нужный сайт! Я занимаюсь статистическим клиническим программированием в Америке, здесь почти вся статистическая обработка медицинских данных происходит на SAS (Statistical Analysis Software). Мне удалось обнаружить очень мало источников на русском языке о SAS. Из этого могу заключить что он не применяется в России?? и еще хотела спросить приняли ли Российские медицинские организации CDISC (Clinical Data Interchange Standarts Consortium) и отправляют ли туда свои результаты???
#152Имя: Evgeniya Email: Crishlud@yandex.ru
Статистика не дает расслабиться) Есть две переменные. Одна количественная, вторая качественная (баллы от 1 до 4). группа обследуемых очень большая (пара тысяч) нужно найти связь между ними, зависимость какого-то рода. ОДни умные люди мне сказали Спирмена (но там же надо в ранги переводить все значения? неа?) вторые говорят, что логистичекую регрессию, но я читаю читаю, а понять не могу куда это и как мне расшифровать потом. Кто прав?
#151Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Ирина, здравствуйте! Да, может. При большом числе исследуемых в сравниваемых группах могут получаться и значительно более высокие значения критерия.
#150Имя: Ирина Email: irine_45@mail.ru
Может ли хи-квадрат получиться равным 138.2
#149Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Мереке! А какая задача ставится в Вашем исследовании? В целом, можно рекомендовать использовать для анализа критерий хи-квадрат Пирсона, который применяется при сравнении частот.
#148Имя: Мереке Email: sanjarik1616@mail.ru
добрый день. В ходе анализа констатировано, что «ХАГ» до 20 недели верифицирована в 15 (4,46%) случаях, где постановка диагноза не оставляла сомнений. После 20 недели гестации диагноз «ХАГ» выставлен в 22 (6,5%) случаях, из них в 13 (3,8%) - диагноз выставлен достоверно на основании анамнестических данных + наличие фоновых заболеваний: тиреотоксический зоб, хронический пиелонефрит; в остальных 9 (2,6%) случаях диагноз «ХАГ» был выставлен не обосновано: в анамнезе нет уточнения, когда впервые повысилось АД, не указаны сопутствующие заболевания. При анализе карт вызовов диагноз «ГАГ» в 6 (1,7%) случаях был выставлен не обосновано (полностью отсутствуют анамнестические данные. в этом случаи как можно вышивать достоверность?
#147Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Яна, добрый день! В Вашем распоряжении весь ассортимент статистических методов!:) Начните с описательной статистики, рассчитайте обобщающие средние и относительные показатели для каждой из групп. Для сравнения используйте методы множественных сравнений: дисперсионный анализ, критерий хи-квадрат Пирсона для многопольных таблиц, критерий Фридмана... Все зависит от тех целей, которые Вы преследуете при выполнении статанализа.
#146Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Lola, здравствуйте! Нам также неизвестна такая аббревиатура. Вы точно уверены, что это относится к статистике? Может быть какой-то клинический параметр?
#145Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Владимир, добрый день! Не претендую на 100% верный ответ, но попробую объяснить свою точку зрения. Adjusted odds ratio - это показатель, который рассчитывается в качестве оценки результатов применения более сложных методов, например, регрессионного, кластерного, дискриминантного анализа. Когда речь идет о сравнении частот, то показатель называется просто odds ratio. Соответственно, отдельно adj.OR не рассчитывается, но подозреваем, что при этом применяются обычные правила расчета OR.
#144Имя: Яна Email: di-silence@mail.ru
Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, как обработать 3 группы пациентов, 3 группа - контроль. Общее количество 100 пациентов, 1 группа - 30, 2 группа - 40, 3 группа - 30. Заранее спасибо
#143Имя: Lola Email: lola2590@mail.ru
Что означает формула P(%)+/+ ES,ни где не могу найти
#142Имя: Владимир Email: seda_rybalko@list.ru
Добрый день! Наткнулся в англоязыччной статье на такой показатель, как Adjusted odds ratio (скорректированное отношение шансов). Однако нигде не смогу найти внятного описания, как этот показатель высчитывать, и в чём его ценность. не могли бы Вы подсказать?
#141Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Айгуль, добрый день! Для сравнения частоты ОНМК Вы можете использовать критерий хи-квадрат Пирсона или точный критерий Фишера, все зависит от величины ожидаемого явления, которое Вы получите при выполнении расчетов. Также можете использовать показатели относительного риска или отношения шансов для количественной оценки зависимости исхода от фактора. Рекомендуем изучить статью "Анализ номинальных данных" во вкладке "Литература" на нашем сайте, там достаточно подробно описаны особенности процесса сравнения частот.
#140Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Georg, спасибо за бдительность! Опечатку исправили!
#139Имя: Georg Email: miasnikov@bk.ru
В статье "t-КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА", "4. Как рассчитать t-критерий Стьюдента?" грубая ошибка в формуле - разность средних должна делится не на сумму квадратов ошибок, а на корень квадратный из суммы квадратов ошибок.
#138Имя: Айгуль Email: Agulia_07.1991@mail.ru
Добрый день. Подскажите, пожалуйста, 2 исследуемые группы оперативного вмешательства- 1 гр открытый метод, 2 гр стентирование. Изучали частоту ОНМК. что лучше использовать для получения достоверности показателей?
#137Имя: Нина Email: ninulka_st@mail.ru
Здравствуйте! Я наверно, не правильно объясняю, что мне надо. В статье Гржибовского (кстати, его статьи для меня лучшие) и у Вас на сайте приводится 95% ДИ к относительному риску (ОР или RR) (я его уже посчитала), а теперь хотелось бы, как указывается в работах по доказательной медицине, представить снижение относительного риска (СОР или RRR), которое приводится вместе с 95% ДИ, снижение абсолютного риска (про ДИ не указано) и число больных которых необходимо лечить… (ЧБНЛ или NNT), тоже должен приводится вместе с 95% ДИ (нашла, что считается как 100/нижний и верхний предел атрибутивного риска). Интересный факт, везде указывают, что приводится с 95% ДИ, а нигде нет как его считать… А нельзя ли сбросить формулы, которые сложны, на E-mail: ninulka_st@mail.ru? Помогите же мне, пожалуйста
#136Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Нина, страница существует уже где-то полгода, открывается без проблем, попробуйте обновить наш сайт (нажмите для этого F5 на любой странице сайта). Вот Вам еще одна ссылка - на статью Гржибовского "Анализ номинальных данных" (также эта статья должна быть в elibrary и киберленинке). http://medstatistic.ru/articles/analiz_dannyh.pdf. Посмотрите страницы 12-13. Сюда, к сожалению, написать формулы не смогу, так как они достаточно сложны.
#135Имя: Нина Email: ninulka_st@mail.ru
Здравствуйте! Я по вопросу 95% ДИ к СОР. По ссыске http://medstatistic.ru/theory/relative_risk.html. ответа не получила, указано "ИЗВИНИТЕ, НО ЗАПРАШИВАЕМАЯ ВАМИ СТРАНИЦА ПОКА НЕ СУЩЕСТВУЕТ - ОШИБКА 404" Может доступную литуратуру скажете? А лучше просто формулу, ПОЖАЛУЙСТА
#134Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Нина, здравствуйте! У нас есть подробное описание алгоритма расчета показателя относительного риска с 95% ДИ. Посмотрите, пожалуйста, материалы по ссылке http://medstatistic.ru/theory/relative_risk.html.
#133Имя: Нина Email: ninulka_st@mail.ru
Здравствуйте, подскажите, пожалуйста формулу для расчета 95% ДИ для снижения относительного риска. Извините, если не правильно выразилась
#132Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Людмила! Размеры выборки - достаточно критичное требование. Если Вы собираетесь использовать критерий Колмогорова-Смирнова для выборки от 25 до 50, то следует применить поправку Большева.
#131Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Подскажите пожалуйста, можно ли для проверки нормального распределения выборок меньше чем 30 применять критерий колмогорова-смирнова или категорически только шапиро-уилка?
#130Имя: Elena Email: evsor79@inbox.ru
Добрый день, друзья! Национальному обществу профилактической кардиологии (г.Москва)требуется специалист по медицинской статистике. Должностные обязанности: Создание и обработка электронных баз медицинских данных. Статистический анализ научных и клинических исследований (преимущественно в сфере кардиологии).Требования: Знание программного обеспечения IBM SPSS, Statistica, SAS и т.п. для статистического анализа. Опыт работы с клиническими исследованиями. Опыт работы проведения статистической обработки биомедицинских исследований. Вакансия размещена на сайте SuperJob.ru, № вакансии 28452963.
#129Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Юлия, здравствуйте! Используйте для сравнения критерий хи-квадрат Пирсона. В приведенном Вами примере статистическая значимость различий частоты разрывов шейки матки в анамнезе отсутствует.
#128Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Людмила, здравствуйте. При сравнении показателей необходимо проверить нормальность их распределения в каждой группе. При этом для совокупности объемом более 50 человек рекомендуется использовать критерий Колмогорова-Смирнова, а при числе исследуемых менее 50 используется критерий Шапиро-Уилка. Если одна из сравниваемых совокупностей имеет распределение, отличное от нормального, следует использовать методы непараметрической статистики, то есть в Вашем случае - критерий Манна-Уитни.
#127Имя: юлия Email: megaporechanka@yandex.ru
Простите за глупый вопрос,но я в первый раз сталкиваюсь со стат.обработкой данных. Подскажите, пожалуйста, как рассчитать достоверность различий. Есть группа здоровых, 80 беременных и группа с рубцовой деформацией шейки матки,74 чел. В первой группе ушивание разрывов шейки в предыдущих родах было у 7,во 2 группе у 11. Спасибо огромное!
#126Имя: Людмила Email: sizof@gmail.com
Здравствуйте,подскажите,пожалуйста,такой момент.В выборке из 125 человек при помощи критерия Колмогорова-Смирнова все оцененные признаки проверены на нормальность распределения. Далее эта выборка разделена на 2 группы 102 и 23 человека в зависимости от наличия исследуемого признака. При выборе метода оценки средних (Стьюдент или Манна-Уитни) нужно ли снова проверять нормальность распределения в получившихся группах или ориентироваться на получившуюся при проверке 125. Т.к при попытке проверить по группам получается, например, что в группе из 102 человек уровень лимфоцитов распределен нормально, а в группе из 23-нет. Как тогда сравнивать средние не понятно. Заранее спасибо.
#125Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Алексей! Используйте методы для анализа связанных совокупностей. При сопоставлении значений переменных, измеренных в номинальной шкале (например, наличие или отсутствие расширения ЧЛС), используйте критерий Q Кохрена. При сопоставлении значений количественных переменных (например, размеры лоханки в мм) подойдут или однофакторный дисперсионный анализ в повторными наблюдениями, если переменные имеют нормальное распределение, или критерий Фридмана, если распределение переменных отличается от нормального. Проверка переменных на нормальность проводится с помощью критерия Шапиро-Уилка, если число пациентов менее 60, или критерия Колмогорова-Смирнова (число исследуемых более 60).
#124Имя: Алексей Email: lexa_minin@mail.ru
Здравствуйте!!! Подскажите пожалуйста, какой метод лучше применить для сравнения результатов УЗИ почек в динамике у трёх групп? (УЗИ через 1,3,6,12 и 24 месяца после операции)
#123Имя: Alina Email: pal4ikowa.lina@yandex.ru
Доброго времени суток)) Помогите пожалуйста решить задачу )) Пациенты, которые жаловались на расстройство сна были случайным образом распределены в две группы: группу, которая получала препараты для восстановления сна и группу, которая получая плацебо. Исследование было слепым (участники не знали, что они получали). Сон Сон хороший Сон плохой Лекарство для сна: 44 10 Плацебо: 81 35 1.Используя 5 % уровень значимости протестируйте гипотезу о том, что нет различий в эффекте при применении лекарства для сна и плацебо. 2.По результатам теста, что можно предположить относительно 95% ДИ для разности пропорций? 3.Представляя результаты этого испытания, что бы вы предпочли: тест или ДИ?
#122Имя: Ольга Email: olgasountsova@yandex.ru
Здравствуйте! Проект кардиомонитор CardioQVARK проводит конкурс на разработку алгоритма определения курящего человека по его кардиограмме. Призовой фонд - 500 000 руб. Приглашаем всех заинтересованных принять участие. Условия конкурса - http://cardioqvark.ru/challenge/
#121Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Дарья! Попробуйте применить корреляционный анализ для оценки взаимосвязи количественных параметров - возраста пациентов и толщины стенки мочевого пузыря или других параметров. При этом Вы получите и должны интерпретировать значения коэффициента корреляции Пирсона (при нормальном распределении совокупностей) или Спирмена (при отличии распределения от нормального), мы используем для этого шкалу Чеддока. Рассчитайте коэффициент детерминации R квадрат, который позволит оценить процент дисперсии, определяемой включенными в анализ факторами. Наконец, оцените статистическую значимость выявленной связи при помощи t-критерия достоверности. Также целесообразно рассмотреть метод линейной регрессии, при помощи которого Вы сможете установить зависимость одного параметра (например, толщины стенки) от другого (например, возраста пациентов), построить специальное уравнение для прогнозирования значений зависимой переменной.
#120Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Людмила! Коэффициент сопряженности С служит для дополнительной оценки тесноты связи при сопоставлении частот. Применим как для четырехпольных, так и для многопольных таблиц. Проще говоря, если, например, критерий хи-квадрат, применяемый при анализе таблиц сопряженности, позволяет сделать вывод только о статистической значимости различий, то коэффициент сопряженности показывает, насколько тесна связь между сопоставляемыми значениями фактора и исхода. Из аналогов рекомендуем посмотреть критерий V Крамера.
#119Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Анна! Какие-либо специальные диаграммы для изображения показателей отношения шансов и относительного риска нам неизвестны. Попробуйте применить обычную столбиковую диаграмму (гистограмму), на которой сравниваются частоты исхода в двух группах.
#118Имя: Дарья Email: dasha888@mail.ru
Доброго всем времени суток.Помогите,пожалуйста.Есть группа пациентов разного возраста.У каждого измерена толщина стенки мочевого пузыря и отдельных ее слоев. Подскажите, какие критерии мне необходимы для оценки взаимосвязи например между возрастом пациента и толщиной того или иного слоя стенки?должна ли я в данном случае рассчитать ошибку и как ее расссчитывать? можете посоветовать какие-нибудь конкретные критерии, корреляции и т д? я третий день бьюсь и никак не могу понять эту программу(((Буду очень признательна за ответ
#117Имя: людмила Email: isizof@gmail.com
подскажите,пожалуйста, область и условия применения (нормальное или ненормальное распределение) коэффициента сопряженности С. Является ли он аналогом коэффициентов корреляции
#116Имя: Анна Email: anna.tixonova.76@mail.ru
Подскажите, пожалуйста, в какой программе и как можно графически изобразить отношение шансов или относительный риск? Графики часто используются в мета-анализе, но никак не могу найти,как их построить.
#115Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Уважаемая лшгпнлшгршлгр! Ваша задача - из области математической статистики, по всей вероятности x центр. - это центральный момент, f - число степеней свободы, а d - отклонение варианты от средней. Из описания вычислений понятно, что речь вроде бы идет о дисперсии случайной величины, но что-то конкретное мне подсказать сложно, поскольку задачу Вы описали очень расплывчато. Пришлите мне на почту исходные данные с заданием, может быть получится разобраться.
#114Имя: лшгпнлшгршлгр Email: monique.vanderwal@mail.ru
Здравствуйте! мне нудно решить задачу по теме Обчисление средних величин и других параметров вариационного ряда. я вычислила варианту а после этого нужно вычислить какое-то х центр. сумма х центр * f. я не понимаю что это за х центр и нигде его не нашла ни в методичке ни в задаче ни в книге ни в интернете. я думала может это медиана но она ведь одна а там написано что сумму чисел надо умножить на f. а после этого еще идет d и я никак не могу понять и найти откуда мы её берём. помогите пожалуйста
#113Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Ирина, добрый день! Используйте для сравнения частот критерий хи-квадрат Пирсона. t-критерий Стьюдента, с позиций совеременной статистики, не следует использовать для этого.
#112Имя: Ирина Email: doc-imart@yandex.ru
Добрый день,подскажите,можно ли рассчитать ошибку средней по формуле m= корень квадрат.P*q/n и какой коэффициент подставлять (1000 или 10000),если количество больных 254 из 5666 чел. и другая группа 9777 больных из 998570 чел. И возможно ли сравнить две группы по критерию Стьюдента. Считаю Стьюдента, какие то невероятные числа получаются. Спасибо заранее.
#111Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Алексей, здравствуйте! К сожалению, формат нашего форума не предполагает описания всей программы исследования, о конкретных методах можно говорить только изучив базу данных, и перечень возможных способов анализа обычно достаточно велик. В связи с этим предлагаем Вам обратиться к нам по телефону или написать письмо на электронную почту. Если у Вас есть конкретный вопрос о какой-либо статистической ситуации (по примеру тех, которые разбираются в других обращениях), то можете задать его здесь.
#110Имя: Алексей Email: cazzaro@mail.ru
Здравствуйте. Подскажите пожалуйста: у меня в диссертации две группы больных по 30 человек ( группы собраны по типу хирургического вмешательства, показать что первый метод более прогрессивный чем второй). Как правильно оценить эти группы?Достоверны или параметры и можно ли их сравнивать? есть параметры и возраста и объема кровопотери, времени операции и др. И Как понять нормальности распределения? спасибо
#109Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Alex! Не совсем понятен Ваш вопрос. Прежде всего, нельзя определить точное значение t-критерия для целого интервала значений n, так как для каждого значения n будет свое значение t-критерия. При уровне значимости p=0,05 (то есть вероятность ошибочного вывода о наличии статистически значимых различий 5%), n (числе исследуемых) = 30, критическое значение t-критерия Стьюдента составляет 2,042.
#108Имя: Alex Email: Aleks_doc20@mail.ru
Люди помогите ! Не имею понятия о чем пишу но очень надо ! При оценки достоверности разности полученных результатов исследования разность является достоверной (существенной) , если при n>30 величина t= ????
#107Имя: Евгений Email: mihyil-94@mail.ru
Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, в каких работах можно найти матиматический разбор/аннализ величины ОБОРОТ КОЙКИ. Везде эта величина коротко описана, но свойств или развернутых рекомендаций нет.
#106Имя: Natalia Email: knatra@gmail.com
Отличный сайт, огромное спасибо! Самое главное, очень все понятно и доступно, нет запутанности и сложности подачи материала, так свойственных для других сайтов, которые дают информацию о биостатистике! Спасибо!
#105Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Марина! Для сравнения 2 групп используйте критерий Манна-Уитни. Если уровень значимости получился 0.00000, напишите, что p<0,001, т.к. значения p меньше одной тысячной обычно указывать не принято.
#104Имя: Марина Email: kolibry90@list.ru
Подскажите при расчете р для показателя который измеряется в сутках (количество дней за которое пациент перешел на полное энтеральное питание) какой из критериев лучше испольховать? Манна-Уитни? Холмогорова? другой? 2 группы 25 и 29 человек. Производили расчет по Манну-Уитни, в одном параметре результат равен 0.00000, именно 0, без 1 на конце. это возможно?
#103Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Людмила! Мы бы не советовали использовать поправку на правдоподобие, так как в этом случае можно легко сделать вывод о наличии различий тогда, когда их на самом деле нет. Ряд авторов в настоящее время не рекомендуют эту поправку. Используйте или обычный хи-квадрат, если ожидаемое явление во всех ячейках более 10, или хи-квадрат с поправкой Йейтса, если хотя бы одно явление менее 10, но при этом все - больше 5. Если хотя бы одна ячейка с ожидаемым явлением менее 5 - используйте точный критерий Фишера. И не путайте фактическое явление с ожидаемым! Речь идет только об ожидаемом явлении. То есть если у Вас по факту в одной из ячеек 3 человека, то ожидаемое явление может быть равно, например, 8.
#102Имя: Людмила Email: isizof@gmail.com
Можно ли использовать Хи2 с поправкой на правдоподобие, если в какой-то из ячеек число измерений меньше 5 или в єтом случае только Фишер?
#101Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list
Добрый день, Инна! Сообщите исходные данные, давайте посмотрим, что здесь не так.
#100Имя: Инна Email: 71 miv@rambler.ru
Добрый день! Рассчитывала достоверность различий между не связанными выборами по стьюдента. По калькулятора, предложенном Вами различий достоверных нет, а при расчете вручную есть, даже менее 0,001. Есть объяснения этому феномен?
#99Имя: Андрей Email: golos2000@yandex.ru
Дамир, большое спасибо!
#98Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Андрей! Ничего делить не надо, указывайте в качестве уровня значимости р значение точного критерия Фишера.
#97Имя: Андрей Email: golos2000@yandex.ru
Добрый день! Подскажите пожалуйста, в калькуляторе Хи-квадрат для четырёхпольных таблиц получаемое значение точного критерия Фишера (двустороннего) соответствует 2р? То есть, чтобы получить значение р, мне надо полученный в калькуляторе результат разделить на 2? Или мы получаем окончательный р и ничего делить дополнительно не надо?
#96Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list
Добрый день, User! Да, относительные показатели районов можно сравнивать как между собой, так и с республиканским уровнем.
#95Имя: User Email: zlata.eidss@gmail.com
Объясните пожалуйста, можно ли сравнивать показатель заболеваемости на 100000 населения в районе с таковым по республике?
#94Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Павел! Функция КОРРЕЛ в excel выводит параметрический коэффициент корреляции Пирсона, рассчитанный для двух заданных совокупностей.
#93Имя: Павел Email: alexandrov-pavelmd@yandex.ru
Добрый день! Нашел в Excel функцию КОРРЕЛ. Подскажите пожалуйста, что за коэффициент корреляции она считает?
#92Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Александр, добрый день! В Вашем вопросе смешаны несколько принципиально разных задач, отвечаем по каждой из них. 1) Репрезентативность выборки доказывается двумя основными параметрами: количеством исследуемых, которое должно определяться по специальным формулам или номограммам на этапе планирования исследования (у нас есть калькулятор для этого - http://medstatistic.ru/calculators/calcsize.html), второй параметр - соответствие структуры выборки структуре генеральной совокупности. Как минимум, обычно оценивается половозрастной состав, также можно оценить структуру и по другим факторам. Для обеспечения второго параметра репрезентативности очень важно, каким методом Вы пользуетесь для отбора выборки. 2) Доверительный интервал показывает наиболее вероятную зону нахождения определенного процента значений показателя (обычно используется 95% ДИ). Рассчитать ДИ можно как tm, где t - коэффициент, для больших выборок обычно принимаемый за 1,96, а m - средняя ошибка средней или относительной величины. 3) Выборка с бинарным распределением позволяет рассчитать относительную величину (частоту события), соответственно как для расчета необходимого числа исследуемых, так и для статистической обработки используются методы, применяемые для анализа относительных величин. Т.е., хи-квадрат Пирсона, критерий Кохрена, относительный риск или отношение шансов...
#91Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Михаил, добрый день! Для проверки соответствия распределения выборки закону нормального распределения используйте критерий Шапиро-Уилка (обычно рекомендуется при числе исследуемых до 60) или критерий Комогорова-Смирнова (рекомендуется при выборках свыше 60 пациентов). В результате Вы получите уровень значимости различий распределения проверяемой совокупности и нормального распределения. Если p>0,05, считайте Вашу выборку соответствующей закону нормального распределения, если различия статистически значимы (p<0,05), распределение существенно отличается от нормального и следует использовать для анализа методы непараметрической статистики.
#90Имя: михаил Email: mmmmmmccc@mail.ru
Подскажите, пожалуйста, как узнать - нормальное распределение или не нормальное распределение? Спасибо.
#89Имя: Александр Email: sklif79@yandex.ru
Здравствуйте, подскажите пожалуйста, как доказать репрезентативность выборки(доверительный интервал?), если выборка с бинарным распределением(Пр:200-есть событие, 60-нет)? Подойдёт ли одновыборочный t-стьюдент?
#88Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list
Добрый день, Сергей! В официальных отчетах послеоперационная летальность обычно считается после любой операции. В науке - можно считать и так, и так - все зависит от задач исследования!
#87Имя: Сергей Email: comsoft.dsv@gmail.com
Как считаются в статистике умершие после операции? После любой операции или только после основной операции?
#86Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list
Попробуем объяснить следующим образом: 1-сторонний точный критерий Фишера позволяет судить о вероятности исхода при наличии фактора риска, а 2-сторонний - также учитывает вероятность исхода при его отсутствии. Соответственно, 2-сторонний т.к.Ф. - является более полным и точным вариантом, поэтому именно его следует использовать при анализе таблиц сопряженности.
#85Имя: Владимир Email: seda_rybalko@list.ru
Огромное спасибо. Не могли бы Вы ещё разъяснить, чем с точки зрения применения отличаются одно- и двухсторонний критерии Фишера? Какой из них в каких ситуациях применим? Или разница в применении того и другого вариантов не принципиальна?
#84Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Владимир, в такой ситуации предлагаем разделить совокупность на четыре группы - мужчины одинокие, женщины одинокие, мужчины женатые, женщины замужние. Затем сравнить все группы при помощи критерия Колмогорова-Смирнова. Должна получиться некая шкала уровня стресса, например, от женатых мужчин до одиноких женщин. Дополнительно можно провести парные сравнения между отдельными группами. Наконец, если выразить значения переменной "Уровень стресса" в номинальной бинарной шкале - т.е., высокий / низкий, можно построить прогностическую модель для определения уровня стресса в зависимости от значений факторов пол и семейное положение. Можно и другие факторы вложить: возраст, образование, трудовой статус, если эти данные есть. Используйте частный случай обобщенной линейной модели - метод бинарной логистической регрессии.
#83Имя: Владимир Email: seda_rybalko@list.ru
Спасибо большое за ответ. Вот такой вопрос: в результате анализа материала по методу Манни-Уитни была получена информация по различиям в одном и том же признаке (уровень психологического стресса) для двух совершенно несвязанных группирующих признаков (пол мужчской/женский и состоящий в браке/одинокий). Возможно ли проведение статистического анализа сразу по двум парам признаков - оказывают ли они кумулятивный эффект? И если да, то каким статистическим инструментом?
#82Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Владимир! Критерий хи-квадрат Пирсона для описанной Вами ситуации вполне подходит. Также можете дополнительно оценить силу связи при помощи критерия Крамера. В SPSS эти критерии рассчитываются. Интерпретация результатов - дело творческое. Рекомендуем посмотреть примеры в статье Гржибовского "Анализ номинальных данных", а также соответствующий раздел в книге Гланца. Кстати, последний рекомендует двухэтапный подход - на первом Вы оцениваете различия в целом, среди всех групп. На втором - группы объединяются в зависимости от наличия различий между ними и проводится сравнение объединенных групп. Все это подробно описано в разделе анализа многопольных таблиц.
#81Имя: Владимир Email: seda_rybalko@list.ru
Добрый день, уважаемые коллеги! Вот такой вопрос: при статистическом анализе взаимосвязи двух качественных признаков, каждый из которых принимает по ТРИ значения, применим ли критерий Пирсона? И если да, то что делать после того, как получена информация о достоверности различий?
#80Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Маргарита, добрый вечер! Если мы правильно поняли, первое число до знака плюс-минус - процент определенных вариантов ответа на определенный вопрос (например, из 10 человек 2 ответили да - это 20%). Второе число после знака - это ошибка относительной величины, которая характеризует соответствие Ваших данных генеральной совокупности, или, если хотите, некоей общей тенденции. Чем больше ошибка, тем меньше мы можем доверять полученным значениям процента. То есть если ошибка большая, при увеличении числа исследуемых или при повторных исследованиях следует ожидать других результатов. У Вас значения ошибок очень большие, возможно это связано с малым числом исследуемых. Поэтому, честно говоря, нам кажется лишним указание ошибок. Достаточно написать только проценты (первое число, до плюс-минуса). Сравнить такие показатели между собой можно, например, при помощи критерия хи-квадрат Пирсона.
#79Имя: Маргарита. Email: shel507@yandex.ru
Здравствуйте! Уважаемые статистики и математики! помогите, пожалуйста, описать такие статистические изменения, как процент ответа. Не выдали никакого пособия по растолкованию, но требуется описать группы наблюдений с использованием этого метода обработки. В формуле это выглядит так: %ср± m%.Как, например, следует трактовать значение 3,08+_2,82 по отношению к значению 10,34+-2.12 в группе 5,11±5,50 3,31±6,22 4,21±4,03 5,55±3,82 0,61±4,19 3,08±2,82† 9,18±2,86 11,50±3,23 10,34±2,12 Заранее чрезвычайно благодарна!!! Огромное спасибо! Нематематик((( - Блондинка.
#78Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Сергей, добрый день! К сожалению, не сможем Вам ничем помочь. Ни один из известных нам статистических приемов для решения Вашей задачи не подойдет.
#77Имя: Сергей Email: brazilec.pro@gmail.com
Добрый день или ночь! Прошу помощи от вас, потому как это для меня очень сложно, я не учился высшей математики и не могу решить задачу... У меня есть данные статистические двух команд и три варианта их исхода... 1. 18 (побед) из 45 (раз). 2. 9 (проигрышей) из 44 (раз). 1. 14 (не проигрышей) из 45 (раз). 2. 17 (не проигрышей) из 44 (раз). 1. 13 (проигрышей) из 45 (раз). 2. 18 (выигрышей) из 44 (раз). Есть вариант чистого коэффициента который должен получатся : 2.38 / 3.30 / 3.62 !!! Помогите найти формулу которая выдаст этот коэффициент... Коэффициент я выводил таким образо на примере первой статистики 89 / 27 = 3.29 Коэффициент я выводил таким образо на примере второй статистики 89 / 31 = 2.87 Коэффициент я выводил таким образо на примере третий статистики 89 / 31 = 2.87 Заранее благодарю и надеюсь на Вашу помощь!
#76Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Ольга, добрый день! Вы дали слишком общие данные, применяемых методов для такой ситуации очень большое количество. Прежде всего, определитесь, по какой шкале измеряются сравниваемые величины: в количественной, ранговой или номинальной? Если в количественной - то имеют ли совокупности нормальное распределение? Еще один важный вопрос - сравниваете ли Вы разные группы исследуемых (в таком случае эти совокупности считаются несвязанными, или независимыми) или это одни и те же люди, но измерения были выполнены на разных этапах наблюдения, например, до лечения, через 1 месяц и через 3 месяца после лечения (это связанные, или зависимые, совокупности). После этого попробуйте наш сервис по определению методов - http://medstatistic.ru/calculators/calcchoice.html, нам кажется, там все достаточно понятно. Если все-таки потребуется наша помощь, сообщите перечисленные выше параметры переменных и мы постараемся Вам помочь.
#75Имя: Ольга Email: katyab_1991@inbox.ru
Каким методом воспользоваться, чтобы сравнить значения исследования в трех разных группах?
#74Имя: Юлия Email: zwx@inbox.ru
Благодарю за объяснение, Дамир! Продолжу анализ в рекомендованном Вами направлении.
#73Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Добрый день, Татьяна! Ограничением к применению критерия хи-квадрат для многопольных таблиц является наличие более 20% ячеек с ОЖИДАЕМЫМИ значениями менее 5. Эти значения определяются в процессе расчета критерия. Если все же более чем в одной ячейке многопольной таблицы 2х3 ожидаемые значения будут меньше 5, попробуйте использовать в качестве фактора признак: генотип АА есть - генотип АА отсутствует. В таком случае у Вас получатся 3 четырехпольные таблицы, которые Вы проанализируете точным критерием Фишера. И лучше используйте двусторонний вариант последнего. Такой подход будет верным также и в случае удавшегося анализа исходной таблицы, так как позволит выявить различия по каждому конкретному генотипу.
#72Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Юлия! Использование каких-либо критериев для сравнения дельт в двух группах нам, к сожалению, неизвестны. Применять классические методы для этого (t-критерий, критерий Манна-Уитни...) мы бы не рекомендовали. Лучше используйте двухэтапный анализ: вначале оцените значимость изменений показателя для каждой группы при помощи парного t-критерия или критерия Уилкоксона, на втором этапе сопоставьте исходные значения показателя (до лечения), в идеале они должны быть сопоставимыми; затем сравните показатель между группами после лечения. Если в какой-то группе показатель после лечения будет существенно больше, значит делайте вывод о меньшем снижении в этой группе. Налеюсь, понятно объяснил.
#71Имя: Tatiana Email: biocell@rambler.ru
Добрый день! Подскажите, пожалуйста, какой критерий использовать в следующей задаче: есть 2 выборки - больные (n=24)и здоровые (n=21). Также есть большое число генов, по которым известно распределение генотипов для данных выборок. Например, у больных генотип АА имеет 14 человек, генотип АВ 10 человек, генотип ВВ 0 человек; у здоровых генотип АА имеет 0 человек, генотип АВ 10 человек, генотип ВВ 11 человек. Если я правильно понимаю, хи-квадрат не подходит из-за того, что в классах есть значения меньше 5. Почитав материалы, я пришла к выводу, что нужно использовать точный односторонний критерий Фишера. Так ли это? И второй вопрос - если приводить таблицу из вида 2х3 к таблице 2х2, то надо сравнивать генотипы попарно или один вид против суммы значений по двум другим? Спасибо за ответ!
#70Имя: Юлия Email: zwx@inbox.ru
Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, можно ли в программе сопоставить дельту (разницы, отдельно не высчитывая и не занося в базу данных. Конкретныо - необходимо оценить снижение гликогемоглобина при двух схемах терапии. В каждой схеме есть до и после. Необходимо выяснить, статистически значима или нет разница в снижении
#69Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Валентина! Строгих ограничений применения различных критериев в случае большой разницы в размере сравниваемых совокупностей нет, хотя в ряде случаев это может привести к некорректным результатам (найдите, например, в интернете описание т.н. парадокса критерия хи-квадрат). Наше мнение: используйте для анализа любые классические методы параметрического и непараметрического анализа, но полученные результаты дополнительно оценивайте с позиции здравого смысла. И по поводу процентов - использовать можно для представления данных, а вот какой статистический критерий Вы хотите при помощи них рассчитать? Лучше используйте при сравнении хи-квадрат Пирсона или точный критерий Фишера.
#68Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Александр! Прошу прощения за поздний ответ. В Вашем случае лучше использовать методы непараметрической статистики, так как открытый интервал не дает возможности быть до конца уверенным в нормальности распределения.
#67Имя: Валентина Email: valya.kobylina@yandex.ru
Добрый день! Подскажите пожалуйста, как можно сравнить и проверить на различия двух выборок, которые неодинаковы по количеству испытуемых? Можно ли использовать количество в процентах при сравнении в критерии?
#66Имя: Александр Email: sklif79@yandex.ru
Вопрос по поводу открытых интервалов; данные таковы время начала ходьбы (к примеру) 7м-13детей, 8м-22д, и т.д., а в конце >11м-17д, >12м-12д; Получается гаусовское распределение, но несколько асимметрично, я думаю из-за крайних интервалов,внешних влияний нет,как это исправить, рассчитать? Заранее спасибо.
#65Имя: damir.marapov Email: damirov@list
Добрый день, Дмитрий! Для сравнения долей используйте критерий хи-квадрат Пирсона, так как в настоящее время t-критерий Стьюдента критикуется как метод оценки значимости различий относительных величин.
#64Имя: Дмитрий Email: dddimad@yandex.ua
Здравствуйте. У вас в калькуляторе было расчет оценки значимости различных относительных величин по т-критерию Стьюдента, т.е. мне нужно сравнить количество больных в обоих группах и выразить значение в % с отклонением и получить достоверность. Он где, не найду? Вы его убрали. Как можно рассчитать?
#63Имя: Дамир Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Яна! Для сравнения балльных оценок в двух несвязанных совокупностях используйте непраметрический критерий Манна-Уитни. При изучении связи между отдельными ценностями, если это предполагается, используйте коэффициент корреляции Спирмена.
#62Имя: Яна Email: Yana4ka2131@mail.ru
Здравствуйте! 2 группы испытуемых, общая численность 83ч.(41 студент техникума, 42 ч студенты Вуза) результаты по методике С,С,Бубновой "ценносттные ориентации личн."(11 ценностей). нужно сравнить обе группы. Скажите, пожалуйста, каким методом нужно воспользоваться.
#61Имя: damir.marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Александр! Ваш вопрос не совсем понятен. Если возраст является группирующим признаком, то такие данные обрабатываются обычным образом. То есть рассчитываются средние или относительные показатели для группы пациентов старше определенного возраста. Опишите подробнее Вашу ситуацию.
#60Имя: Александр Email: sklif79@yandex.ru
Здравствуйте, подскажите, как обработать данные с открытым крайним интервалом, "возраст > 11 м" и ">12 м"? Зарание спасибо.
#59Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, Нина! Воспользуйтесь показателем отношения шансов (ОШ). Исход - заболевание, фактор - мутация. В Вашем случае значения в таблице будут следующие: исход есть, фактор есть - 115, исход есть, фактора нет - 85, исхода нет, фактор есть - 3, исхода нет, фактора нет - 32. Мы посчитали, ОШ составил 14.4, 95% доверительный интервал 4.3 - 48.7. Вывод - влияние мутации на вероятность развития заболевания статистически значимо. Также для этих целей подходит критерий хи-квадрат Пирсона, но преимуществом отношения шансов является количественная оценка влияния фактора на частоту исходов.
#58Имя: Нина Email: shewantsrevenge@bk.ru
Добрый день! Подскажите, пожалуйста, с помощью какого метода можно доказать, что мутации у пациентов встречаются достоверно чаще, чем в группе контроля? Больных всего 200 человек (мутации найдены у 115), контроля 35 человек (мутации найдены у 3).
#57Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, Ирина! В Вашем случае лучше сказать так: "Показатель отношения шансов составил ОШ=0,098; 95% ДИ: 0,02-0,495, вероятность восстановления сознания до "ясного" была статистически значимо ниже в группе со стандартным лечением". Ниже - это потому что у Вас значение ОШ меньше 1. Если Вы хотите отметить более высокую вероятность восстановления сознания в основной группе, то при расчете ОШ поменяйте строчки местами. В этом случае ОШ должен получиться около 10. Скажете, что вероятность указанного исхода была в 10 раз выше в одной группе по сравнению с другой.
#56Имя: Ирина Email: irina.andronowa2011@yandex.ua
Скажите пожалуйста, как правильно написать: Шансы (или Отношение шансов) (ОR±95% ДИ = 0,098 (0,02-0,495)) восстановления сознания до «ясного» по ШКГ к 14-м суткам были выше (р<0,05) в группе, где применяли дополнительно к стандартному протоколу лечения ишемического инсульта тяжелой степени комплекс препаратов нейрометаболического действия.
#55Имя: Иван Email: iva2305@yandex.ru
Большое спасибо за отличный ресурс в целом и за ответ в частности!
#54Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Иван! Расчет и сравнение средних показателей выполнен абсолютно верно. Что касается сравнения частот осложнений, советую следующий подход. Вначале сравните процент пациентов с послеоперационными осложнениями. На втором этапе оцените частоту каждого отдельного вида п/о осложнения. Сумму осложнений у каждого пациента рассчитывать не нужно, это очень неточная информация, не имеющая клинического значения. Что касается метода статанализа, начните с расчета критерия хи-квадрат Пирсона, при этом Вы получите значения ожидаемых частот. Если все из них будут больше 10, используйте обычный критерий хи-квадрат. Если одно или несколько из значений ожидаемых частот будет меньше 10, то используйте хи-квадрат с поправкой Йейтса. Если хотя бы одно из значений будет меньше 5, критерий хи-квадрат для сравнения применять нельзя, поэтому используйте точный критерий Фишера.
#53Имя: Иван Email: iva2305@yandex.ru
Здравствуйте! Подскажите как действовать. Есть две группы пациентов, n=32 в каждой. Основная цель - сравнить послеоперационные исходы (разная инфузионная терапия во время операции). Для начала оценил нормальность распределения по Шапиро-Уилку (т.к. n менее 50, это верно?). В зависимости от распределения - определял достоверность различий средних (+/-) или медиан (25-75) или t-критерием Сьюдента или U-критерием Манна-Уитни. Не могу разобраться как сравнить количество пациентов с осложнениями (Фишер? Хи-квадрат?) и общее количество осложнений? Ведь у 1 пациента может быть от 1 до 5-6 осложнений (т.е., абстрактно, в одной группе у 10 пациентов суммарно 14 осложнений, в другой - у 19 пациентов суммарно 36 осложнений).
#52Имя: Николай Email: kostypolyako@yandex.ru
Спасибо
#51Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Николай, действительно, если Вы хотите сравнивать группы с той, где все значения равны (назовем ее константой), возможности статистики здесь ограничены. Существует одновыборочный t-критерий Стьюдента для сравнения средней с константой, если у Вас будет больше наблюдений Вы можете его применить (5 - для параметрических критериев - все-таки, очень мало). Сравнение с константой совокупности, имеющей распределение, отличное от нормального, выполняется обычно простым сопоставлением: значения больше константы - меньше константы. Рекомендовать какие-либо непараметрические критерии для решения такой задачи не берусь. А по поводу перевода в качественные переменные поясню: например, в % Вы измеряете процент пациентов, имеющих какое-то заболевание. Факт наличия данного заболевания - качественная переменная. Соответственно, в этом случае можно использовать очень богатый арсенал средств при сравнении различий между группами. Если каждое измерение соответствует одному пациенту или случаю, то такой подход, скорее всего, будет неприменим. И по поводу ANOVA - в случае большего числа наблюдений при подтверждении их нормального распределения, мы не видим ограничений для применения метода для сравнения всех групп в целом. В качестве апостериорного метода в этом случае используйте одновыборочный t-критерий Стьюдента.
#50Имя: Николай Email: kostypolyako@yandex.ru
Дамир спасибо за ответ. Поясните пожалуйста несколько моментов. Если-бы N было-бы больше (10-20), но при этом один вариант не имел бы вариации, то тогда, можно было-бы делать анову или всё таки нет. "...если у Вас показатели измеряются в %, теоретически их можно рассмотреть как качественные показатели...." поясните пожалуйста что имеется ввиду. Спасибо.
#49Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Николай! Однофакторный анализ в Вашем случае не подходит - слишком мало наблюдений, в связи с чем, скорее всего, не будут соблюдаться требования к нормальности распределения. Используйте критерий Краскела-Уоллиса для оценки различий в целом между всеми группами, а для апостериорных сравнений - критерий Манна-Уитни. И есть еще такое предложение: если у Вас показатели измеряются в %, теоретически их можно рассмотреть как качественные показатели. Это, конечно, не всегда уместно (например, содержание определенного вида лейкоцитов в составе лейкоформулы в % всегда анализируется как количественная переменная), но вдруг?..
#48Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Назира! Не могли бы Вы прислать таблицу к нам на почту, к сожалению, очень сложно разобраться в ее структуре в том виде, в котором она представлена в сообщении.
#47Имя: Николай Email: kostypolyako@yandex.ru
Здравствуйте, обращаюсь к вам с очередным вопросом. Вопрос такой есть 20 разных вариантов (генотипов) для сравнения, каждый имеет по 5 измерений (N), но один из вариантов (контрольный) не имеет изменчивость между измерениями (всегда 100%). Можно ли применить в таком случае one-way anova и потом в апостериорных сравнениях сравнить каждый вариант с контрольным (100%). Если это не корректно, какой подход вы можете предложить. Спасибо.
#46Имя: Назира Email: nazira.bekenova@mai.ru
Здравствуйте, уважаемые коллеги! Помогите, пожалуйста.Кто пользовался Калькулятор для расчета статистики в исследованиях "случай-контроль" для генетических исследований? как интерпретировать результаты? не могу понять отношение шансов "чего к чему" в таблицах 2х3. Генотипы Случаи Контроли χ2 p OR n = 41 n = 383 знач. 95% CI Генотип C/C 0.098 0.191 6.52 0.04 0.46 0.16 – 1.33 Генотип C/T 0.415 0.509 0.68 0.36 – 1.31 Генотип T/T 0.488 0.300 2.22 1.16 – 4.25
#45Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Диляра! К Вашим услугам - целый ассортимент статистических критериев. Все зависит от типа данных и от задач исследования. Так, в случае количественных переменных (возраст, масса тела, число лейкоцитов в крови) и при сравнении показателей до и после - используйте парный t-критерий Стьюдента (распределение данных при этом должно быть нормальным) или критерий Уилкоксона (непараметрический аналог t-критерия). При сравнении качественных показателей (пол, наличие заболевания, наличие фактора риска) до и после - используйте критерий хи-квадрат Мак-Немара или критерий знаков. Также Вы можете сравнить значения показателей в различных группах, подгруппах на определенном этапе лечения. В этом случае сравниваемые выборки считаются независимыми, соответственно используются методы однофакторного дисперсионного анализа (в случае сравнения количественных показателей, распределенных нормально), критерий Краскела-Уоллиса (при сравнении количественных показателей, распределение которых не соответствует нормальному), критерий хи-квадрат (сравнение качественных переменных). Наконец, в итоге Вашего исследования могут быть рассчитаны прогностические модели, например, методом дискриминантного анализа или бинарной логистической регрессии. Другими словами, в зависимости от дизайна Вашего исследования, могут быть использованы всевозможные статистические методы.
#44Имя: Диляра Email: dylyara@mail.ru
Здравствуйте.Какой метод стат.обработки лучше использовать - при наличии двух групп ( основная и группа сравнения,каждая из которых делится на три подгруппы,то есть всего 6 подгрупп) )при анализе параметров в динамике после лечения через 6 месяцев.
#43Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, sokto. Для Ваших условий не могу придумать ничего кроме банальных экстенсивных показателей: 90,4% составила доля выздоровевших, 9,6% - выбыли с улучшением. Для того, чтобы оценить эти значения статистически, необходимо их с чем то сравнить.
#42Имя: sokto Email: sokto240890@mail.ru
Как рассчитать эффективность лечения по количеству больных и исходу лечения (выздоровление, улучшение)? Группа только одна! 862 пациента, 779 выздоровление 83 улучшение?
#41Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, Светлана! Анализ многопольных таблиц проводится всегда в два этапа. На первом, который Вы уже выполнили, устанавливается статистическая значимость влияния всех факторов на все исходы в целом. На втором этапе анализируются зависимости каждого исхода от каждого фактора, для чего составляются четырехпольные таблицы. При отсутствии статистической значимости различий факторы объединяются. Если различия существенны - соответственно, этот факт описывается. Этот вопрос очень хорошо и подробно разобран у Гланца, на конкретных примерах, рекомендуем посмотреть.
#40Имя: Светлана Email: levashova79@mail.ru
Добрый день. При анализе шестипольной таблицы сопряженности достигнут уровень статистической значимости. Вопрос: как выбрать значение, которое и следует описывать как статистически значимое.
#39Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, Андрей! Если Вы фиксируете только наличие или отсутствие белка, то да, используйте критерий хи-квадрат. Вначале оцените различия между всеми тремя группами (хи-квадрат для произвольных таблиц) затем проведите парные сравнения каждой группы с лечением определенного типа с контрольной группой без лечения (хи-квадрат для четырехпольной таблицы). Дополнительно вполне уместно рассчитать относительный риск с 95% интервалом. Если Вы также измеряете уровень белка в крови, т.е. показатель -количественный, сравните группы межлу собой при помощи однофакторного дисперсионного анализа или критерия Краскела-Уоллиса.
#38Имя: Андрей Email: golos2000@yandex.ru
Добрый вечер! Помогите, пожалуйста разобраться: в работе - 3 группы пациентов: леченые первым способом - 50 чел,леченые вторым способом - 20 чел, без лечения - 50 чел. Оценивается влияние способа лечения на появление в крови 10 различных белков. Каким методом считать р? Подойдёт ли для сравнения этих групп между собой калькулятор хи-квадрат или надо использовать ещё какой-то метод? Большое спасибо.
#37Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, Елена! Все калькуляторы работают с дробными значениями. Только вводите их через точку, а не через запятую, то есть: 1.2, а не 1,2.
#36Имя: Елена Email: ladik-kravchenko@yandex.ru
Все поняла в чем дело! Только с целыми числами работает!
#35Имя: Елена Email: ladik-kravchenko@yandex.ru
Добрый день! хотела воспользоваться калькуляторами, но они почему-то не работают( (в частности калькулятор по анализу динамического ряда), подскажите: может я что-то не так делаю?!(
#34Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, Роман! К сожалению, помочь Вам не сможем, попробуйте погуглить, может быть сможете найти. Мы для работы используем программу SPSS 20 версии, по ней инструкции и электронные учебники на русском языке имеются.
#33Имя: Роман Email: rs_martin@mail.ru
Подскажите, пожалуйста, где можно найти руководство на русском языке для MedCalc?
#32Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Добрый день, Полина! Для выявления статистически значимой разницы между частотами используйте критерий хи-квадрат, как наиболее универсальный и общепринятый метод. Далее для оценки риска возникновения ДЦП при наличии каждого фактора риска используйте относительный риск (если исследование - проспективное, т.е. частота ДЦП оценивалась после формировании выборки женщин) или отношение шансов (когда изначально формировали группы по принципу: есть заболевание - нет заболевания). Оба показателя обязательно представляются с 95% доверительным интервалом. Наконец, после оценки изолированного влияния каждого фактора попробуйте построить прогностическую модель для оценки их комплексного влияния, например, при помощи метода логистической регрессии.
#31Имя: Полина Email: polina.krivonozhkina@mail.ru
Здравствуйте!Подскажите, какой метод можно применить для стат.обработки в след.случае. Исследовано 259 женщин, изучена частота встречаемости различных факторов, способствующих формированию у их детей ДЦП (в абсолютных и в процентных значениях).Как же оценить достоверность влияния факторов?
#30Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Юрий! Воспользуйтесь критерием хи-квадрат (у нас есть калькулятор для его расчета, в Вашем случае подойдет хи-квадрат для произвольных таблиц).
#29Имя: Юрий Email: bua.medic80@mail.ru
подскажите, пожалуйста как сравнить частоты встречаемости (возбудителей) в 3 группах
#28Имя: damir.marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Екатерина! Для оценки нормальности распределения используйте критерий Колмогорова-Смирнова (при числе исследуемых в группе более 60) или критерий Шапиро-Уилка (при числе исследуемых менее 60). Для сравнения дисперсий используйте критерий Фишера, чтобы доказать их равенство критерий Фишера должен получиться меньше критического значения.
#27Имя: Екатерина Email: ad.astra@inbox.ru
Здравствуйте, подскажите пожалуйста. Есть 2 группы показателей, нужно узнать есть ли между ними значимое различие. Как я поняла, чтобы воспользоваться t-критерием Стьюдента, то необходимо, чтобы распределение данных было нормальным, а дисперсии равны. Как мне узнать нормальное ли распределение и как рассчитать и сравнить дисперсии. Заранее спасибо за ответ.
#26Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Анна! Да, относительный риск можно использовать и для небольших выборок, ограничений для числа исследуемых при использовании данного метода мы не встречали. Единственное, заметим, что относительный риск используется в проспективных исследованиях, т.е. когда сравниваемые группы формируются по признаку наличия или отсутствия фактора риска. Если же Вы набираете группы по признаку того или иного исхода, то необходимо использовать показатель отношения шансов.
#25Имя: Анна Email: annaz@ukr.net
Можно ли находить относительный риск для случая небольших выборок (80 человек)? Например: есть фактор риска, нет фактора риска, благоприятный-неблагоприятный исход. Или это понятие эпидемиологии и больших масштабных исследований?
#24Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Не очень понял Ваш вопрос, Наталья. Стандартное отклонение рассчитывается для выборки, обычно включающей большое количество исследуемых. Формула: корень из суммы квадратов отклонений каждой варианты от средней помноженной на ее частоту, поделенной на число наблюдений. Если Вы хотите сравнить два стандартный отклонения (например, с целью сравнения дисперсий), воспользуйтесь коэффициентом Фишера.
#23Имя: nataliya Email: nsenkiv@gmail.com
Как подсчитать стандартное отклонение между двумя результатами?
#22Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Наталия! В том случае, если распределение сравниваемых выборок - нормальное, используйте для сравнения t-критерий Стьюдента. Его значение равно 3,3, сравните его с табличным. Если полученное значение t больше критического при заданном числе пациентов, то вывод может звучать следующим образом: Различия показателей статистически значимы при уровне значимости p<0,01. Если совокупности имеют распределение отличное от нормального, используйте для сравнения U-критерий Манна-Уитни, но вывод формулируется таким же образом.
#21Имя: nataliya Email: nsenkiv@gmail.com
Как правильно представить разницу между показателями : 73.3 (4.4) М1(m1) 91.8 (3.4) M2(m2)
#20Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Поддерживаем Ваше решение, Николай! Будут вопросы - обращайтесь, всегда рады помочь.
#19Имя: Николай Email: kostypolyako@yandex.ru
Спасибо. Сделаю я тогда пожалуй дисперсионный анализ.
#18Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Николай, по первому вопросу: к сожалению, имеется в виду именно 50 испытуемых. В Вашем случае это должно быть минимальное число исследуемых в одной группе. Поэтому мы и предложили Вам использовать данную часть исследования как ориентировочную. С другой стороны, мы знаем, что некоторые наши зарубежные коллеги делают выводы и на основании меньшего числа исследуемых, и это считается в порядке вещей. Ведь значимость коэффициента корреляции в конечном итоге определяется с учетом числа исследуемых n. По второму вопросу: нормальность распределения в идеале должна определяться для каждого из рядов показателей, измеренных для пациентов одного пола и на одном сроке. Но вообще самое главное, чтобы нормально распределены были исходные данные, а для последующих измерений проверкой можно и пренебречь. По третьему вопросу: если нормальность распределения данных не подтверждается, используйте коэффициент множественной корреляции (конкордации) Кендалла. По четвертому вопросу: для расчетов мы в основном используем программу SPSS, однако можем смело предположить, что в качестве N запрашивается именно число исследуемых. Вообще число измерений редко фигурирует в расчетах подобного типа.
#17Имя: Николай Email: kostypolyako@yandex.ru
Спасибо за ваш ответ. Нас действительно интересует зависимость показателя Х от недели приёма у разных полов. Данные, априори, изначально отличаются по этому показателю между полами (это норма). Насчёт количества наблюдений. По той ссылке что вы рекомендовали говорится в одном случае о 50 наблюдениях (кстати не понятно всего или на на одну группу сравнения) в другом о числе испытуемых. Вопрос что считать наблюдением? Если количество испытуемых одной группы, то у нас минимум 20; если число замеров показателя Х то это 20х10 (недель) это 200. Когда мы вставляем данные в программу Statistica 8, она расчитывает коэффициент корреляции и даёт n=200. В принцыпе мы можем увеличить выборку по одной группе до 50 (объединив данные полученые двумя-тремя студентами независимо (хотя это не желательно т.к. это самостоятельные работы)) если это критически необходимо. Проясните пожалуйста этот вопрос. И далее возвращаясь к нашему первому сообщению. Подскажите пожалуста алгоритм действий по предварительной работе с данными. В нашем случае надо смотреть нормальность по каждой группе (по полу) отдельно для всех наблюдений? Что делать если данные не нормально распределены? Надо ли до корреляционного анализа ещё какие-то предварительные процедуры выполнять? И ещё один вопрос если вы в курсе. В этой же программе Statistica 8 есть возможность сравнивать два коэффицента корреляции (основные статистики - тесты на разницу) там надо ввести коэффиценты и N. Так вот опять вопрос что есть N количество испытуемых или количество наблюдений. Спасибо за участие.
#16Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Доброе утро, Николай! Прежде всего вызывает вопрос сама целесообразность применения корреляционного анализа. Корреляция предполагает сопоставление рядов количественных данных, полученных для одних и тех же единиц наблюдения. например, зависимость показателя Х от дозы лекарства. В Вашем случае, как мы поняли, Вы хотите оценить значимость изменений показателя Х вследствие приема препарата, при этом сравнить величину эффекта в зависимости от пола пациентов. Соответственно, для ответа на первый вопрос следует использовать критерии сравнения связанных (зависимых) совокупностей. Дизайн может быть следующий: вначале оцениваем значимость изменений показателя на протяжении всего исследования при помощи однфакторного дисперсионного анализа или критерия Фридмана, затем проводим парные сравнения величины показателя Х в начале и конце исследования при помощи парного t-критерия Стьюдента или критерия Уилкоксона. Нормальность распределения при этом следует предварительно определить для каждого из сравниваемых рядов. Можно выполнять оценку эффекта препарата раздельно для каждой группы по полу. Для сравнения величины эффекта в группах мужчин и женщин Вы можете использовать или значение разницы показателя Х (дельта между последним и первым днем) или величину показателя Х в конце исследования (при условии отсутствия значимых различий между группами в начале исследования). Используйте при этом либо t-критерий Стьюдента, либо критерий Манна-Уитни. Наконец, если Вы хотите изучить зависимость показателя Х от недели приема препарата при помощи корреляционного анализа, в принципе это возможно, но при этом важно, чтобы пациенты имели максимально схожие значения Х в начале исследования, иначе может ничего не получиться. Расчет числа исследуемых при корреляционном анализе посмотрите по ссылке: http://www.statsoft.ru/solutions/ExamplesBase/branches/detail.php?ELEMENT_ID=629#Корреляционный_и_регрессионный_анализ. Главное условие- исследуемых не должно быть менее 50, так что в Вашем случае данный вид анализа желательно использовать только в качестве ориентировочного метода.
#15Имя: Николай Email: kostypolyako@yandex.ru
Привет друзья. Вопрос по корреляционному анализу. Вроде и задача простая и схема опыта не сложная, но хотелось бы посоветоваться по самой процедуре анализа. Задача: установить есть ли эффект приема лекарства на показатель Х для двух разных ( по полу) групп испытуемых. Схема опыта такая: В течении 10 недель (раз в неделю, в одно и тоже время) давали лекарство и измеряли какой-либо физиологический показатель Х у каждого испытуемого. Всего было 20 и 23 испытуемых в каждой группе соответственно. Вопросы: (1) достаточная ли выборка для вычисления и сравнения коэффициента корреляций? (2) надо ли сначала данные проверять на нормальность? Если да, то нормальность распределения каких данных (показателя Х) конкретно смотреть. Т.е. смотреть на распределение всех показателей вместе для обоих групп и для всех десяти (недель) точек измерения? Или для всех точек вместе, но по разным группам (скажем данные за все недели вместе, но для каждого пола в отдельности); или внутри одной точки (недели) и внутри одной группы? (3) Вычислить коэф. кор. для каждого испытуемого внутри своей группы отдельно, потом вычислить средниий для группы (с ошибкой) и потом сравнить этот коэффициент со средним коэффициентом второй группы? Или высчитать средний показатель для одной точки (недели) для всех испытуемых внутри своей группы, затем рассчитать коэффициент кор. (с ошибкой) для одной группы и сравнить с коэф. кор. другой. Заранее благодарю за участие.
#14Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Виталий! М - это средняя арифметическая, которая получается сложением значений показателя для всех исследуемых и делением на их число. m - это средняя ошибка средней арифметической, показывает, насколько полученные данные отличаются от генеральной совокупности. Другими словами, если будут проводиться подобные исследования на других пациентах или с увеличением их числа, полученные в этих случаях средние значения (М) в 95% случаях находятся в интервале от М-2m до М+2m, в 99% случаев - от М-3m до М+3m.
#13Имя: Виталий Email: galkinv@me.com
здравствуйте, подскажите, что означает M±m в медицинской литературе ?
#12Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Инна, добрый день. Показатель числа пациентов, которых необходимо лечить (NNT - numbers needed to treat) рассчитывается как обратная величина разности абсолютных рисков наступления события в основной и контрольной группе (т.е. NNT = 1/RD, где RD - разность рисков). В свою очередь разность рисков прямо пропорциональна показателю снижения относительного риска (RRR), равному |RR-1|. Учтите, что величина RR определяется не относительно 0, а относительно 1. Если RR > 1, событие чаще происходит в экспериментальной группе, если RR < 1 - чаще происходит в контрольной группе. Чем дальше мы отходим от единицы, тем больше, значимее значение RR, соответственно увеличивается RRR и RD, а NNT - уменьшается. Т.к. RR=0,977 находится ближе к 1 (RRR = 0,023), чем RR=1,114 (RRR = 0,114), логично, что NNT при RR=0,977 будет выше, чем во втором случае, причем в 5 раз (RRR2/RRR1 = 0,114/0,023 = 5). 24*5 = 120. Большее NNT говорит о менее эффективном лечении, так как для достижения эффекта придется пролечить большее число пациентов. В Вашем случае значения NNT достаточно большие, так как отношение рисков весьма мало отличается от 1. Надеюсь, объяснил понятно, если остались вопросы, пожалуйста, задавайте.
#11Имя: инна Email: 71miv@rambler.ru
поясните, пожалуйста, из чего складывается показатель число больных, требующих лечения. Рецензент требует пояснения, почему при более низком значении риска (RR=0.977)пациентов, нуждающихся в лечении 120. Тогда как при значении риска 1.114, в лечении нуждается всего 24 пациента. Подскажите, пожалуйста, как мне это объяснить.
#10Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Наталья, здравствуйте! Число занятых коек - показатель моментный, меняется каждый день или каждый час (сегодня, например, заняты 40 коек, завтра - 35, послезавтра - 38 и т.д.). Вы можете разделить плановую мощность коек на число всех развернутых коек, получите среднюю занятость койки за плановый период (обычно это год). Разделив среднюю занятость койки на число дней в плановом периоде Вы получите долю занятых коек в 1 день. Умножайте полученную долю на число развернутых коек и получите число коек, которые должны быть заняты в день для выполнения плановой мощности.
#9Имя: Наталья. Email: neti86@inbox.ru
Здравствуйте!Подскажите,как рассчитать сколько должно быть занято коек,чтобы выполнить плановую коечную мощность.(еженедельный отчет)
#8Имя: Сергей Email: sc39@mail.ru
Большое спасибо, очень полезный ресурс создали.
#7Имя: Irina Email: mihalenko.irina@yandex.ru
Ребята! Спасибо, что вы есть!
#6Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Елена, добрый день! Не совсем понятно, что Вы подразумеваете под снижением дисперсии у пациентов. Вообще, для сравнения дисперсий, например, дисперсий показателя в различных группах (это могут быть и пациенты до и после лечения) используется дисперсионный анализ. Модель пропорциональных рисков Кокса используется для оценки риска наступления события в зависимости от срока наблюдения, а также других независимых факторов.
#5Имя: елена Email: vilya25@mail.ru
Подскажите пожалуйста. Могу ли я использовать модель пропорционального риска кокса для анализа снижения дисперсии у больных после лечения (Cenz- не достигнуто снижение, Compl- достигнуто)
#4Имя: Ольга Email: kwan111@yandex.ru
Я хотела бы найти человека, который бы смог сотрудничать со мной в работе с медицинской статистикой.
#3Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Здравствуйте, Ренат! В Вашем случае для оценки статистической значимости различий средних величин в двух группах можно воспользоваться t-критерием Стьюдента (если распределение данных - нормальное, дисперсии - равны), а также непараметрическим критерием Манна-Уитни (ограничений к применению значительно меньше). Для расчета предлагаем воспользоваться онлайн калькуляторами на нашем сайте.
#2Имя: Ренат Email: ren_fakhret@yandex.ru
Подскажите: есть две группы пациентов (основная - 34 человека, контроль-40 человек), у них измерялось число лейкоцитов. рассчитаны средние показатели с ошибками. Каким методом можно воспользоваться, чтобы доказать, что есть различия числа лейкоцитов?
#1Имя: damir_marapov Email: damirov@list.ru
Рады приветствовать Вас на нашем сайте! Надеемся, что материалы, представленные здесь, окажутся для Вас полезными и интересными.
Email: Имя:

Введите символы с картинки:

Сколько будет шecть разделить на 2?


©Д.Марапов,2013
damirov@list.ru
Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru