Наши контакты:

Гостевая книга портала "Медицинская статистика"

Здесь Вы можете задать вопрос, оставить отзыв или предложение

Email: Имя: Введите символы с картинки: Архив сообщений:

#431Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Alex! Вопрос не совсем в плоскости статистического анализа, а скорее - в части интерпретации полученных результатов, исходя из дизайна. Я согласен с Вами, что большее количество неправильных ответов увеличивает ценность правильного ответа, если предположить, что респондент попытается угадать ответ. И с этим ничего не поделать. Однако Вы говорите о планируемом исследовании. Нельзя как-то стандартизовать количество ответов?

#430Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, bella! У нас написано, что шкала может быть либо количественная, либо ранговая. Это именно так. В случае количественной шкалы метод предполагает ее ранжирование и перевод в ранговую шкалу, поэтому возможны оба варианта шкал. Я бы даже сказал, что количественная шкала является предпочтительной по сравнению с ранговой.

#429Имя: Alex Email: hydroxydum@yandex.ru Добрый день! Планируется небольшое исследование с целью сравнения двух разных подходов к оценке врачами клинических данных. Каждый испытуемый будет отвечать на два теста с сопоставимыми вопросами, однако, в первом тесте предложено множество вариантов ответа (15-20), во втором таковое ограничено 4-5. Проблема в том, что как возможно сравнивать данные получаемые в таких тестах, и тем более доказывать преимущество или недостаток одного подхода над другим, если вероятность получения «правильного» ответа во втором тесте выше, в виду значительно меньшего количества вариантов ответа.

#428Имя: bella Email: hegai_bella@mail.ru Здравствуйте. Спасибо за сайт! все очень класно и доступно объясняете! Недавно прочла у вас в теме: КАКОЙ МЕТОД ВЫБРАТЬ ДЛЯ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА? - что для коэф. Спирмена используется и количественная шкала. Это не опечатка? Потому что в лит-ре пишут коэф. Спирмена только для ранговых шкал.

#427Имя: Di Email: cool_green_alien@mail.ru Благодарю вас за столь развернутый ответ, вы мне очень помогли! У вас отличный сайт и прекрасные специалисты!

#426Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Di! На самом деле, методов очень много. Ведь Вы можете сравнивать частоту осложнений в зависимости от тяжести исходного заболевания, пола, наличия симптомов (критерий хи-квадрат Пирсона), оценить связь п/о осложнений с возрастом, лабораторными или инструментальными данными, а также качеством жизни (t-кр.Стьюдента, кр.Манна-Уитни, ROC-анализ). Можно проследить динамику показателей качества жизни по каждому из компонентов до операции, после и на отдаленном этапе (методы анализа связанных совокупностей: ANOVA с повторными измерениями, парный t-критерий, кр. Фридмана и Уилкоксона). Наконец, возможен анализ выживаемости по отношению к риску осложнений. Одним из результатов может быть прогностическая модель, позволяющая предсказать развитие п/о осложнения при данном виде лечения в зависимости от характера заболевания и исходного состояния пациента.

#425Имя: Di Email: cool_green_alien@mail.ru Здравствуйте!Мне очень нужен совет, была бы очень благодарна за помощь! Проблема в том, что в статистике я понимаю не очень хорошо. И столкнулась с проблемой, какой метод мне лучше всего выбрать. Дело в том, что сравнительной группы у меня нет, т.к. не было возможности ее набрать. Изучаю я ближайшие и отдаленные результаты после хирургического лечения. Оцениваю осложнения, а также качество жизни больных. Какими методами статистического анализа мне корректнее всего будет воспользоваться?Заранее спасибо!

#424Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Добрый день, Евгения! Сравнивать можно. Но есть один момент: при сравнении групп в динамике, в анализ будут включены только те исследуемые, у которых есть значения показателя во всех сравниваемых точках.

#423Имя: Евгения Email: evgeny_b89@mail.ru Добрый день! У меня такой вопрос. Изначально в исследование вошло 100 человек, разделенных на 2 группы. Затем в каждой временной точке (всего 6) количество участников уменьшалось, с тем что на заключительном этапе в первой группе остался 31 человек, а во второй - 42. Можно ли сравнивать такие группы между собой, а также показатели одной группы в динамике (до-после)?

#422Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Алёна! Представьте, что Вам нужно было бы оценить прирост заболеваемости за 1 год. Какие годы Вы бы взяли - 2017 и 2018 или 2018 и 2018? Естественно, выберем первый вариант, а второй вообще абсурден. Исходя из этого, при анализе прироста заболеваемости за 10 лет следует сравнивать 2008 и 2018.

#421Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Добрый день, Елена! В Excel такую задачу не решить. Мы отказались от применения устаревшей тактики использования методов параметрической статистики (расчет средней ошибки и t-критерий Стьюдента) при описании и сравнении процентных долей. Задача решается с помощью критерия хи-квадрат, который очень сложно выполнить в Excel, лучше использовать более специализированные статистические программы

#420Имя: Алена Email: guzood-omk2017@yandex.ru Добрый день. Подскажите пожалуйста правильно ли при расчете Показателя прироста заболеваемости за 10 лет брать величины Показателя например 2018 и 2008 годов? Или правильнее сравнивать 2018 и 2009 года?

#419Имя: Елена Email: elesha2003@list.ru В отделении выполнялись аппендэктомии по методу волковича-дияконова у 16 из 270 были осложнения, при лапароэктомии у 7 из 135 были осложнения. Рассчитать ошибку выборки и решить в эксель. Помогите, пожалуйста, с решением!

#418Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Евгений! У Вас очень большая задача, для решения которой очень мало вводных данных. Если кратко, то Вы можете провести 1) анализ динамики гельминтозов на исследуемых территориях с расчетом показателей прироста и убыли и выравниванием динамического ряда с помощью регрессионного анализа, 2) сравнение значений заболеваемости между территориями, 3) оценку факторов, влияющих на заболеваемость (разные методы в зависимости от типа факторов)

#417Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Добрый день, Максим! А в чем выражается чувствительность? Идет речь об одном образце микроорганизма или разных? Если чувствительность - это процентная доля, подойдет универсальный метод для сравнения долей - критерий хи-квадрат Пирсона

#416Имя: Максим Email: m.o.zolotov@gmail.com Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, какой критерий использовать. Определена чувствительность микроорганизма к антибиотикам за 4 года. Как подтвердить, что есть статистически достоверная разница в чувствительности между разными годами?

#415Имя: Евгений Email: 6485244@gmail.com Здравствуйте. Мне нужна помощь. Для диплома нужно выполнить анализ заболеваемости гельминтозами в 2-х районах и городе. Хотелось бы построить список всех этапов обработки данных. Ещё есть предложение PAST. Хочется узнать, что можно взять из анализа временных рядов в этой программе для работы. Заранее спасибо за ответ.

#414Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Margo! Что Вы подразумеваете под погрешностью? Если речь о показателях изменчивости, то при анализе ненормально распределенных количественных данных (речь ведь о них?) используется интерквартильный размах, чаще всего представляемый значениями нижнего и верхнего квартилей. Меры репрезентативности (95% ДИ, стандартная ошибка) при ненормальном распределении не рассчитываются.

#413Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Asiya! В Вашем случае независимая переменная (фактор) - это содержание кортизола, зависимая (исход) - рецидив. Метод ROC-анализа в двух словах не объяснить, хотя и сложным его не назову. Могу предложить индивидуальное занятие с объяснением этой темы, либо поискать примеры выполнения расчетов в интернете.

#412Имя: Margo Email: margo.tatarinova@mail.ru Скажите, пожалуйста, какую погрешность использовать при ненормальном распределении? ст. отклонение или доверительные интервалы или просто рисовать размах выборки?

#411Имя: Asiya Email: shulaeva_anastasiya@mail.ru Здравствуйте, объясните пожалуйста как построить рок кривую и какие данные брать за зависимую переменную и за независимую переменную. В моем случае есть группа людей у которых определяли кортизол в слюне после операции и эта группа делится на подгруппу с рецидивом после операции и подгруппу с ремиссией после операции, мне нужно выяснить чувствительность и специфичность данного метода. А так же лучшую точку отсечения, но к сожалению я не могу этого сделать( заранее спасибо.

#410Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Екатерина Н! А Вы проверяли нормальность распределения сравниваемых показателей? Если распределение отличается от нормального, необходимо использовать непараметрические методы для сравнения - критерий Манна-Уитни. Иногда, это позволяет найти значимость. Однако, если все делали по правилам, а значимости нет, ну значит ее действительно нет. Попробуйте распределить пациентов по группам в зависимости от степени отклонения показателей от нормы (хотя бы в бинарном виде: норма/ненорма) и сравнить критерием хи-квадрат Пирсона. Возможно, это позволит получить новые данные о значимости различий.

#409Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Евгения! Действительно, метода для анализа номинальных показателей с более чем 2 значениями в динамике - нет. Могу предложить лишь перевести данные в бинарный вид (светлые/несветлые, бежевые/небежевые...) и провести оценку полученных 4 показателей с помощью теста МакНемара. Другой вариант: объединить патологические выделения в одну группу (например, светлые / бежевые+серые+желтые), так тоже получится бинарная переменная, которую можно будет анализировать тестом МакНемара.

#408Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Резеда! А симптом оценивался у одних и тех женщин за разные временные периоды или у разных, находящихся в разных периодах? В первом случае используйте критерий Кохрена, при сравнении периодов попарно - тест МакНемара. Во втором - используйте критерий хи-квадрат Пирсона как для сравнения всех групп между собой. так и для сравнения попарно.

#407Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Valeriya! Ничего лучше не могу придумать, исходя из описанных Вами данных, как действительно обычный корреляционный анализ - лучше, видимо, по методу Спирмена. Также можно дополнить корреляционный анализ методом парной линейной регрессии, для построения прогностической модели, которая позволит прогнозировать заболеваемость исходя из загрязнения воздуха.

#406Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Евгения! Все зависит от типа показателя, мощности исследования и численности выборки. Чем выше мощность, больше число исследуемых, тем меньше должны быть различия для подтверждения их статистической значимости.

#405Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Добрый день, Ирина! В калькуляторе Вы должны заполнить ячейки четырехпольной таблицы числами, соответствующими количеству исследуемых. Оно не может быть дробным, поэтому числа допустимы только целые

#404Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Светлана! Конечно, можно, данных достаточно для сравнения с помощью критерия хи-квадрат Пирсона. Определяйте число подверженных и неподверженных фактору, заполняйте четырехпольные таблицы и сможете получить данные о значимости различий групп.

#403Имя: Екатерина Н Email: kenni.85@bk.ru Добрый вечер.Пожалуйста подскажите как рассчитать статистическую значимость по опроснику SF 36 (оценка качества жизни) для двух групп пациентов. По t критерию Стьюдента, данные получаются статистически не значимыми, практически по всем шкалам опросника.Спасибо.

#402Имя: Евгения Email: evgeny_b89@mail.ru Добрый день! Помогите пожалуйста выбрать метод анализа для сравнений до-после. Имеется гинекологическое исследование, цвет выделений описан как светлые, белые, серые, жёлтые. То бишь номинальная шкала с 4 значениями. Мак-Немара тут применять нельзя, а что можно? Заранее спасибо!

#401Имя: Резеда Email: rezedamardieva@gmail.com Здравствуйте!Напишите пожалуйста какой метод расчета р нам необходим. Нужно сравнить один симптом в разных возрастных группах.Например:жжение при мочеиспускании в менопаузальном переходе, в менопаузе, в ранней постменопаузе, в позднем постменопаузе. Спасибо

#400Имя: Valeriya Email: motya-2014@bk.ru Здравствуйте!Необходимо изучить причинно-следственные связи между химическим загрязнением атмосферы и показателями здоровья населения . Подскажите какие методы возможно использовать (корреляционный анализ) если имеются только средние концентрации показателей загрязнения в нескольких районах города и общая, первичная заболеваемость???

#399Имя: Евгения Email: zhenechka1902@mail.ru Здравствуйте! Какое количественное различие допустимо между контрольной и экспериментальной группами, чтобы конечные сравниваемые результаты по определенным признакам были достоверны?

#398Имя: Rin Email: globalco@mail.ru Здравствуйте! Напишите пожалуйста как решается эта задача- пошагово. Спасибо! В хирургическом отделении выполнялись аппендэктомии с использованием различной оперативной техники. При классическом лапаротомном доступе по Волковичу-Дьяконову, у 14 из 280 прооперированных больных наблюдались послеоперационные осложнения. После лапароскопической аппендэктомии послеоперационные осложнения наблюдались у 5 из 125 больных.

#397Имя: Ирина Email: geparin.86@mail.ru Здравствуйте! В онлайн-калькуляторе расчета коэффициента Пирсона не вводятся дробные значения. Так и должно быть? Или это ошибка?

#396Имя: Светлана Email: s-s-b@mail.ru Добрый вечер! Подскажите, пожалуйста, метод оценки данных. Я хотела бы попробовать сравнить распространенность некоторых факторов (например, курения) среди подростков: мальчиков и девочек, 11 и 15 лет и в динамике лет (12 лет). Это данные не мои, а данные международного обзора, в котором есть только частоты и общая численность каждой возрастной группу 1500 человек. Возможно ли как-то сравнить такие данные?

#395Имя: Аркадий Email: a.pon.93@mail.ru Подскажите по какому методу посчитать коэффициент достоверности ?

#394Имя: Надежда Email: Nadegdafedorova@gmail.com я занимаюсь изучением качества жизни пациентов пожилого и старческого возраста, стоматологического профиля. Сложность в том что у этой группы пациентов 100% нуждаемость в стоматологической помощи. Что может служить достоверной альтернативой процедуры рандомизации. Пожалуйста подскажите.

#393Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Юлия! В чем оценивается эффективность препарата и сколько групп пациентов по тяжести заболевания? Возможно очень много вариантов, в зависимости от шкалы измерения показателей эффективности (количественные, категориальные?) и числа сравниваемых групп (2, 3 или больше?). Комбинации примерно следующие: 1) Количественный результат, 2 группы - t-критерий Стьюдента (нормальное распределение), критерий Манна-Уитни ("ненормальное распределение") 2) Количественный результат, 3 и более групп - однофакторный дисперсионный анализ (нормальное распределение), критерий Краскела-Уоллиса ("ненормальное распределение") 3) Категориальный результат, 2 группы - критерий хи-квадрат Пирсона, точный критерий Фишера, отношение шансов 4) Категориальный результат, 3 и более групп - критерий хи-квадрат Пирсона Также возможны различные варианты сравнения значений показателей до и после (здесь тоже важно, 2 или 3 и более этапов оценки), корреляционный анализ, если тяжесть заболевания можно представить числом, балльными оценками, например. Если эффективность - показатель, который зависит от времени наблюдения, например, рецидивы или летальность, тогда, возможно, будет необходимо использовать анализ выживаемости... Как видите, методов очень много, все зависит от количества групп и характера оцениваемых показателей эффективности.

#392Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Даниил! У Вас должны быть две группы исследуемых, которые Вы сравниваете по количественному показателю. Если используете наш калькулятор, указываете значения этого количественного показателя в ячейках для одной группы и в ячейках для другой группы, получаете p. если используете статистическую программу, указываете в качестве результативной переменной - количественный показатель, в качестве факторной (группирующей) переменной - столбик с номером группы. Примерно так.

#391Имя: Юлия Email: Sapelnickova.ju@yandex.ru Здравствуйте! Пожалуйста, помогите выбрать метод статистического анализа, с помощью которого можно сравнить эффективность препарата среди групп пациентов, существенно отличающихся по тяжести общего состояния.

#390Имя: Даниил Email: the.dany16@gmail.com Есть исследование на 40 человек,использую критерий Манна Уитни принимается нулевая гипотеза,как подогнать значения для этого критерия,буду очень признателен если в подробностях

#389Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Елена! Если Вы хотите сопоставить распределение мужчин и женщин по уровню образования - то критерий Стьюдента в этом случае не применим. Используйте критерий хи-квадрат Пирсона. Нулевая гипотеза будет утверждать, что распределение одинаковое, альтернативная гипотеза - что распределение разное.

#388Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Сергей! С точки зрения статистики есть два основных способа показать репрезентативность показателя - стандартная ошибка и доверительный интервал. Попробуйте второй вариант, это будут два значения, представляющие нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала. Также рассмотрите вариант использования квартильных оценок площади (указываются значения нижнего и верхнего квартилей).

#387Имя: Елена Email: frau.serov2017@yandex.ru Помогите составить гипотезу для двухвыборочного критерия Стьюдента. Если в базе данных есть мужчины и женщины со средним и высшим образованием. И как потом посчитать?

#386Имя: Сергей Email: pathomorphologist@gmail.com Здравствуйте! Занимаюсь расчетом относительной площади интересующих структур в ограниченном поле зрения. По формуле для расчета ошибки в альтернативном анализе получаются очень большие значения. Подскажите другие варианты. Спасибо!

#385Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Анна! Конечно, используйте парный t-критерий Стьюдента. Вы же удостоверились в том, что распределение признака как до терапии, так и после - нормальное? Если это не так, то используйте непараметрический аналог парного t-критерия - критерий Уилкоксона

#384Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Добрый день, Алексей! Рассчитывайте как количественные. В данном случае процент - всего лишь один из многих вариантов единиц измерения для количественного показателя

#383Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Сергей! У логистической регрессии нет ограничений по числу исследуемых, Вы можете использовать ее для разработки прогностической модели. Вот только она ведь не предназначена для выбора одного предиктора из нескольких, скорее - для объединения отдельных предикторов в комплексную, многофакторную модель. Если Вы хотите выбрать один из предикторов, используйте, прежде всего, однофакторный анализ, посмотрите, как каждый из 6-7 факторов влияет на изучаемый исход.

#382Имя: Анна Email: anna200630@mail.ru Здравствуйте. Большое спасибо за ваш сайт. это просто находка. Делаю исследование сама, возможно задаю вопрос не очень корректно. Есть группа пациентов (51), до начала терапии они набирают определенные баллы, спустя 3 месяца проводится тот же опрос. Посчитаны средние величины. Для сравнения достоверности использовать парный критерий Стьюдента или просто критерий Стьюдента (сравнивать среднее)?

#381Имя: Алексей Email: huskygo@gmail.com Добрый день! Подскажите, пожалуйста, как опредилиться с выбором метода статанализа, если вариационный ряд представлен показателями, выраженными в процентах (например, фракция выброса левого желудочка, объем форсированного выдоха, и т. п.)? Такие переменные рассматривать как количественные или порядковые?

#380Имя: Надежда Email: kdvo@inbox.ru Доброе время суток! Огромное спасибо за замечательный сайт и четкое изложение материала.

#379Имя: Сергей Email: snailsjoy@gmail.com Здравствуйте Передо мной встал вопрос поиска предиктора (одного из шести-семи) в малой группе подопытных (N=52) Логистическая регрессия не подходит, так как на один предиктор должно быть не менее 30 наблюдение, Последовательное исключение в логистической регрессии - не уверен что подходит, так как основа остаётся прежней - логРегрессия. Каким методом мне воспользоваться? Спасибо!

#378Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Елена! Задача не совсем ясно описана. Вы хотите построить прогностическую модель, позволяющую предсказывать вероятность развития заболевания, сцепленного с наличием специфического белка в подгруппе пациентов, имеющих данный белок, исходя из этих 5 параметров? Тогда нет необходимости применять корреляционный анализ, ведь сопоставляемых количественных данных, у Вас, насколько я понимаю, нет. Перед построением прогностической модели следует оценить связь каждого из факторов с наличием заболевания. Подойдут методы - критерий хи-квадрат, в случае с бинарным фактором (есть-нет) используйте также отношение шансов. Далее - строим модель с помощью метода бинарной логистической регрессии. Однако, если вероятность заболевания еще и зависела от срока наблюдения, и пациенты наблюдались разные сроки, то тогда нужно выполнять анализ выживаемости: каждый отдельный фактор можно рассмотреть с помощью метода Каплана-Майера, с лог-ранк критерием Мантеля-Кокса. А модель постройте с помощью метода регрессии Кокса. Для анализа выживаемости обязательны сведения о сроке наблюдения пациента.

#377Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Улугбек! Для сопоставления двух диагностических методов прежде всего необходимо, чтобы результаты измерений плотности хрусталика были приведены к одной шкале. Далее вы можете использовать метод Бланда-Альтмана, который позволит определить сопоставимость результатов, полученных с помощью разных методов.

#376Имя: Елена Email: tylsit@mail.ru Здравствуйте! Помогите, пожалуйста, с выбором! У меня в исследовании 120 человек, есть критерий, определяемый содержанием специфического белка в крови, по которому пациенты разделены на 2 подгруппы (есть/нет). Прогноз развития заболевания, "сцепленного" с наличием белка, определяется 5 показателями (размером новообразования, типом накопления контрастного вещества в нем (3 тип кривых -1, 2,3), содержанием определенных генов (их 3 - они тоже либо есть, либо их нет, ограничением диффузии (есть или нет). Какой способ анализа выбрать. Подойдет ли ранговая корреляция Спирмена? Как сформировать ранги?

#375Имя: Улугбек Email: hamidov18@mail.ru Добрый вечер! В статистике я новичок и очень сильно надеюсь на вашу помощь. Есть два диагностических метода(определение плотности хрусталика). Один- инструментальный, другой- не инструментальный. В обоих результаты распределяются по степеням: всего 5 степеней. Отличием является то, что инструментальный метод дает результаты в процентах, а второй- по цвету хрусталика. Число исследований 30. Вопрос:Как можно определить точность инструментального по отношению к не инструментальному(как бы странно это не звучало). Направьте , пожалуйста. Заранее благодарю.

#374Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Alex! Важнейшими критериями эффективности являются чувствительность и специфичность. Рассчитайте их для обоих методов и сравните. Тот метод, у которого чувствительность (процент верно предсказанных случаев наличия заболевания) и специфичность (процент верно предсказанных случаев отсутствия заболевания) выше, является лучше. При этом нам неизвестны какие-то специфические критерии сравнения чувствительности и специфичности. Вывод делается по принципу больше-меньше. То есть если первый метод имеет чувствительность 80%, другой - 79%, то первый - лучше.

#373Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Добрый день, Джамиля! Очень интересный вопрос Вы задали. Очень сомнительные результаты у Вас получились. Во-первых, средние значения в подгруппе B, конечно, могут быть выше, чем в целом по группе, но при этом в другой подгруппе А средние значения должны быть ниже, чем в целом по группе. Например, при среднем значении в группе 33,1 значения в подгруппах могут быть 33,6 и 32,8, но никак не 33,6 и 33,1. Так что ищите ошибку! Во-вторых, очень интересно у Вас ведет себя стандартное отклонение. При нормальном распределении его значения в общей группе должны быть меньше, чем в отдельных подгруппах, но никак не выше! Так что, либо ошибка в вычислениях, либо у Вас очень выраженное ненормальное распределение, например, бимодальное. Перепроверяйте и будьте внимательны!

#372Имя: Alex Email: adsd@ya.ru Добрый день! Спасибо за сайт. Вопрос: как сравнить эффективность двух диагностических методик? Конечная переменная: факт установки диагноза. Спасибо

#371Имя: Джамиля Email: jamalia.gasymova@yandex.ru Здравствуйте. Скажите пожалуйста, у меня в исследовании 3 группа (n=28) распределена на поднруппы А (n=16) и Б (n=12). Я оцениваю гормон ФСГ в сыворотки крови после операции и он в 3 группе средние значения его равны 33,1+-7,4. При распределении на подгруппы у меня средние значения в подгруппе А (33,1 +-3,7) а в подгруппе Б (33,6+-3,5). То есть, может ли быть такое, что средние показатели в подгруппе Б больше средних показателей самой 3 группы? Спасибо!

#370Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Роман! Нет, номинальные переменные не могут быть сопоставлены с количественными с помощью корреляционного анализа. Только количественные или порядковые (ранговые).

#369Имя: Роман Email: Rs_martin@mail.ru Здравствуйте. Можно ли проводить корреляционный анализ между номанальной и количественной переменными?

#368Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Петр! Используйте критерий хи-квадрат Пирсона. При этом необходимо представить, что у Вас не одна, а три группы по 475 больных, в каждой из которых определенное количество устойчивых. Выполните анализ четырехпольной таблицы, где фактор - принадлежность к определенной группе, исход - наличие устойчивости.

#367Имя: Петр Email: golubchikov_petr@mail.ru Здравствуйте! Вопрос: какой метод применить? Есть группа из 475 больных туберкулезом, каждому из которых проведен тест на определение лекарственной чувствительности/устойчивости к 3 фторхинолонам (офлоксацин, левофлоксацин, моксифлоксацин). Получены данные о 160 устойчивых к офло, 134 к лево, 96 к мокси. Хочу опроеделить, достоверна ли разница в уровне устойчивости межу офло и лево, офло имокси, лево и мокси. Спасибо.

#366Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Сергей! В Вашем случае могут использоваться очень многие методы. Насколько мы понимаем, исследование во всех случаях сравнений носит единовременный характер, динамика показателей не изучается? В этом случае используйте методы для сравнения независимых совокупностей: дисперсионный анализ или критерий Краскела-Уоллиса с апостериорными критериями (в зависимости от нормальности распределения) - для количественных данных, критерий хи-квадрат, точный критерий Фишера, отношение шансов - для номинальных данных. Возможно, пригодится и корреляционный анализ, а также один из методов построения прогностических моделей (если предполагается что-то предсказывать)… Не сочтите за рекламу, но записывайтесь на наши курсы по медицинской статистике, всем необходимым методам с объяснением алгоритма их выбора мы Вас научим.

#365Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Василий! Используйте критерий хи-квадрат Пирсона.

#364Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Андрей! Это в нашем калькуляторе, видимо, получилось Infinity? Это означает - бесконечность, ищите деление на 0, видимо частота в одной группе у Вас равна нулю. В этих случаях относительные оценки риска и шансов не рассчитываются!

#363Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Виктория! Можно рассмотреть два варианта. Если нужно определить, от чего и каким образом зависит уровень препарата, используйте множественную линейную регрессию, где в качестве Y - уровень препарата, X1...Xn - факторы: доза, масса тела, длительность приема. Если известно, какой уровень считается эффективным, то создать новый показатель, кодируется как 0 (эффективный уровень не достигнут) и 1 (достигнут эффективный уровень). Далее можно построить прогностические модели для дозы, дозы/массу, длительности приема препарата: для каждого фактора отдельно - с помощью ROC-анализа, в составе общей многофакторной модели - с помощью бинарной логистической регрессии.

#362Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Евгений! Попробуйте формулу Лера. У нее есть варианты как для анализа количественных данных, так и для анализа качественных. В нашем калькуляторе по определению минимального числа исследуемых этот метод рассчитывается.

#361Имя: Сергей Email: deporss76@gmail.com Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, какие методики для сравнения данных лучше использовать. В диагностикой части работы есть 2 группы (основная - n=354, которая включает 4 подгруппы (І - n=176, II - n=81, III - n=62, IV - 35) и контрольная - n=115). В лечебной части работы сравниваются группы (по 2 группы в каждом) с разными методиками лечения: 1-е субисследование (n=87 и n=29), 2-е (n=49 и n=18), 3-e (n=29 и n=57) и 4-е (n=107 и n=62). Суть работы: исследование когнитивные нарушений при различных аритмиях и влияние ан ти аритмии елкой терапии на когнитивные функции. Очень прошу помочь советом. Заранее благодарен!!!

#360Имя: Василий Email: kopcha@ukr.net Доброго времени суток! Большое спасибо за чудесный сайт! Подскажите, пожалуйста, какой метод лучше подойдет для сравнения частоты клинических симптомов (%) в 3 совокупностях с количеством больных в 1-й n=17, во 2-й n=133 и в 3-й n=23? Благодарю!

#359Имя: Андрей Email: andbobylev@yandex.ru Добрый вечер! Подскажите, пожалуйста, как интерпретировать значение относительного риска (RR) - infinity?

#358Имя: Виктория Email: vichkak@mail.ru Добрый вечер! У Вас отличный сайт! Спасибо большое, просто находка! Помогите, пожалуйста, вот с такими расчетами - имею дозу препарата, имею вес пациента, имею длительность приема, имею уровень в крови. В зависимости от достижения или не достижения уровня нужно получить эффективную дозу и длительность применения. Возможно, эффективную дозу на кг для достижения целевого уровня в крови. Чем воспользоваться? ROC? AUC? Немножко зашла в тупик, а посчитать очень хочется! Спасибо большое!!!

#357Имя: Евгений Email: eakmail@mail.ru Здравствуйте Уважаемый Дамир Эльдарович и Ваши Коллеги! Большое Вам спасибо за Вашу неоценимую консультативную помощь! Как гласит народная мудрость - Нужный совет в нужное время дорого стоит! Вы мне неоднократно помогли в решении спорных статвопросов. Прошу в Вас совета - какая формула на сегодняшний день актуальна при расчете минимальной достаточности выборки, при исследовании физиологических показателей - малой популяции (примерно 1000 индивидов). С Уважением...

#356Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Джамиля! Используйте точный критерий Фишера или критерий хи-квадрат Пирсона. Выборки у Вас небольшие, поэтому вполне подойдет точный критерий Фишера. Мы посмотрели с помощью нашего онлайн-калькулятора - p<0,001, различия статистически значимы.

#355Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Азиз, добрый день! Выборки невелики, но это не является ограничением для применения параметрических методов сравнения. Естественно, Вы должны быть убеждены в том, что распределение нормальное. Если это так, сравнивайте с помощью t-критерия Стьюдента.

#354Имя: Елена Email: elena-s-nikitina@mail.ru Добрый вечер! Занимаюсь статистической обработкой данных. Подскажите, какие сравнения лучше сделать в данном случае, что бы подтвердить гипотезу: имеются 2 группы (1 группа n=11; 2 группа n=11). С помощью определенной методики проводилась коррекция стрессового состояния испытуемых. Полученные результаты исследования "до" и "после" проведения коррекции стресса (проводились следующие замеры: измерения состояния вегетативной нервной системы (вычислялся вегетативный индекс Кердо); измерялась психомоторная реакция организма (тремор); проводилось психологическое тестирование). Благадарю

#353Имя: Джамиля Email: jemaliya@mail.ru Здравствуйте. Сравниваю изменения в ткани яичника в зависимости от способа гемостаза. В I группе (n=70) (лигатурный гемостаз) выявлены повреждения корковой зоны яичника в 15,7% случаях. Во II группе (n=30) (электрокоагуляция) повреждение корковой зоны яичника выявлено в 70% случаях. Какой статистический критерий лучше использовать для сравнения групп? Спасибо.

#352Имя: Азиз Email: aziz_nk@mail.ru Здравствуйте! Можно ли сравнить показатель гемоглобина у новорожденных (n=9) и взрослых (n=7) если известно только средние, стандартное отклонение и количество выборки?

#351Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Галина! Для сравнения показателей между группами на одном этапе наблюдения используйте: 1) критерий хи-квадрат Пирсона при сравнении процентных долей (например, частота какого-либо УЗ-симптома), 2) однофакторный дисперсионный анализ с апостериорным критерием Тьюки при сравнении количественных показателей, имеющих нормальное распределение (например, содержание какого-нибудь гормона), 3) критерий Краскела-Уоллиса с апостериорным критерием Данна или критерием Манна-Уитни с поправкой Бонферрони - при сравнении количественных показателей, не имеющих нормального распределения. На нормальность распределения проверяйте либо критерием Шапиро-Уилка (предпочтителен), либо критериями асимметрии и эксцесса (можно выполнить в Excel). Для сравнения показателей на разных этапах наблюдения у пациентов одной группы используйте: 1) критерий Кохрена с апостериорным тестом МакНемара (при сравнении процентных долей), 2) однофакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями с апостериорным анализом с помощью парного t-критерия Стьюдента - при сравнении количественных нормально распределенных показателей, 3) критерий Фридмана с апостериорным анализом с помощью критерия Уилкоксона - при сравнении количественных "ненормально" распределенных показателей. Примечание: апостериорный анализ - это второй этап анализа. Вначале ищете различия одновременно между всеми тремя сравниваемыми группами или тремя этапами наблюдения. При нахождении статистически значимых различий делаете апостериорный анализ с поиском различий между двумя группами попарно, перебором. Если у Вас только два этапа наблюдения (из письма мы не поняли, есть ли исходный этап - до лечения) - сразу используйте критерии - тест МакНемара, парный критерий Стьюдента, критерий Уилкоксона. Примерно так.

#350Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Екатерина! Собираетесь сравнивать по две группы, мы правильно поняли? Если эти группы включают разных пациентов (НЕ по типу "до-после"), используйте критерий хи-квадрат Пирсона и показатель отношения шансов. У Вас не так много пациентов, поэтому велика вероятность получения значений ожидаемого явления при расчете критерия хи-квадрат менее 10. В этом случае предпочтительнее использовать точный критерий Фишера.

#349Имя: Галина Email: galya_kuznetsova_71@mail.ru Здравствуйте! Занимаюсь статистической обработкой данных. Скажите пожалуйста: имеются 3 группы (1 группа n=30; 2 группа n=25 и 3 группа n =28). Нужно сравнить полученные данные после оперативного лечения (гормоны и показатели УЗ-исследования) между группами. Так же надо сравнить полученные показатели (через 3 месяца после операции и через 6 месяцев после операции) в группе. Какие выбрать статистические критерии для проверки гипотез? Спасибо! Буду признательна если ответите!

#348Имя: Екатерина Email: katya_paskar@mail.ru Здравствуйте. Для сравнения показателей (которые в %) между группами (n=70 и n=30; n=70 и n=35) какой статистический критерий выбрать? Спасибо!

#347Имя: Елена Email: lhospital-prof@inbox.ru Добрый день! Если больного переводят в другой город который пролежал в стационаре больше 10 дней - мы его учитываем как переводного?

#346Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Сергей! Спасибо Вам за добрые слова! По поводу литературы, можете использовать статьи и учебно-методические пособия из соответствующих разделов во вкладке "Литература" на нашем сайте. В частности, уместно сослаться на замечательные статьи А.М.Гржибовского по различным методам статанализа, а также руководство "Медико-биологическая статистика" Стэнтона Гланца.

#345Имя: Сергей Email: medicalum@gmail.com Спасибо Вам огромное за прекрасный сайт, сейчас это такая редкость, когда можно найти полезную и нужную информацию, а тем более еще и воспользоваться автоматическим подсчетом. Если не сложно, дайте пожалуйста автора книги на которую можно ссылаться при использовании мед. статистики. Спасибо. С уважением, Сергей.

#344Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Олеся! При использовании критерия Краскела-Уоллиса (далее - ККУ) применять поправки не нужно, он предназначен для множественных сравнений и корректировки не требует. А вот если Вы, обнаружив статистически значимые различия между группами с помощью ККУ, захотите их конкретизировать путем попарного сравнения групп между собой (т.е., 1 и 2, 2 и 3, 1 и 3), и будете применять для этого обычный критерий Манна-Уитни, то поправка Бонферрони будет необходима. Если будете использовать для попарных сравнений специальный апостеориорный критерий Данна (реализован, например, в STATISTICA), то поправка не требуется.

#343Имя: Олеся Email: olesjakarpovich@rambler.ru Здравствуйте! Скажите, пожалуйста, при сравнении 3-х и более групп с использованием критерия Краскелла-Уолиса, обязательно ли применять поправку Бонферрони?

#342Имя: Игорь Николаевич Email: konigvdok@mail.ru Коллеги,прошу уточнить кодирование укуса клеща по МКБ-10. В88.8 и W57 страховая не принимает.

#341Имя: Ольга Email: remarka3@yandex.ru На прошлой неделе закончила курс статистики. С таким преподавателей как Дамир все очень понятно и доступно. Рекомендую всем. Очень много полезной информации.

#341Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Открываем набор в новую учебную группу нашего курса по медицинской статистике! Впереди 19 занятий увлекательного путешествия в мир статистического анализа медицинских данных! Ждем ваших заявок. Количество мест ограничено!

#340Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Рафаэль! Вы имеете в виду коэффициент вариации, который рассчитывается как отношение SD к M в %? Условием для расчета этого показателя является нормальность распределения. Служит он для оценки вариабельности признака в одной группе. Поэтому не представляем, как его можно использовать для сравнения групп между собой, тем более распределенных ненормально. Лучше используйте критерий Манна-Уитни для сравнения количественных показателей в двух группах или критерий Краскела-Уоллиса для сравнения трех и более групп.

#339Имя: Ирина Email: burbir@mail.ru Здравствуйте, спасибо за ваш сайт! А есть ли группы выходного дня раз в неделю или индивидуальные занятия по теме медицинской статистике? Спасибо! Ирина

#338Имя: Рафаэль Email: petrosyan_rafael@mail.ru Добрый день. Занимаюсь статистической обработкой данных. При ненормальном распределении данных, могу ли я использовать коэффициент вариации как критерий оценки различий между группами.? (Почвоведение)

#336Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Расчет относительных демографических показателей осуществляется за месяц и за любое число месяцев с накоплением (период), с применением коэффициента перевода и средней численности населения. Коэффициент перевода в месяце (периоде) вычисляется с точностью до шестого знака после запятой по следующей формуле: Кt = DN/dn где: Кt - коэффициент перевода в месяце (периоде); DN - число дней в году; dn - число дней в месяце (периоде); t - месяц (период). С помощью коэффициента перевода данные в месяце (периоде) приводятся к годовому выражению. Число дней в году берется из расчета 365 дней (в високосном году – 366). Средняя численность населения в месяце (периоде) вычисляется с точностью до одного знака после запятой по следующей формуле: St = S1 +( ОПt /2) где: St - средняя численность населения; S1 - численность населения на 1 января отчетного года; ОПt - общий прирост, убыль (–); t - месяц (период). Общий коэффициент смертности за месяц (период) рассчитывается по следующим формулам: К (Mt) = (Mt * Кt )/St * 1000 где: К (Mt) - коэффициент смертности; Mt - число умерших; Кt - коэффициент перевода; St - средняя численность населения; t - месяц (период).

#335Имя: Анастасия Email: aatamanova2012@ya.ru Здравствуйте, на данном этапе времени государство очень интересуется проблемой смертности. Вопрос: показатель смертности необходимо рассчитать на данный период времени. По всем правилам, рассчет ведется только за год... коллеги из соседних районов, да и по ТВ вещают о показателе за пять месяцев...за семь... Не понятно, как рассчитывать, нигде этого нет. Помогите!

#334Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Ольга, здравствуйте! Написал Вам на почту.

#333Имя: Ольга Email: remarka3@yandex.ru Хотелось бы узнать про набор в вечерние группы в летнее время

#332Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Василий, здравствуйте! Здесь ситуация неоднозначная. На самом деле практическое значение имеет именно вся модель со всеми ее факторами. И часто (почти всегда!) добавление в модель даже незначимых факторов, но не противоречащих рабочей гипотезе, позволит получить более ценную с прогностической точки зрения модель, чем без этих факторов. И, в конечном итоге, основным является показатель значимости всей модели, а не отдельных факторов в ее составе. Кроме того, значимость отдельных факторов - вещь очень непостоянная, будет меняться при добавлении новых факторов или исключении ранее использованных... Поэтому мое мнение, не следует придавать такого большого значения уровню значимости каждого отдельного фактора. Если получили эту значимость, то можете ее написать, но если ее нет, то укажите общую значимость p для всей прогностической модели и все. Ну и можете указать Exp(B) по факторам, которая позволит понять, во сколько раз увеличиваются шансы развития определенного исхода при увеличении фактора на 1.

#331Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Надежда, здравствуйте! Не совсем понял, в чем тут проблема. Представим, что первая шкала - "напряжение" дала обратную связь с ОЭИ, а две остальные - прямую. Так и описывайте результаты: высоким значениям ОЭИ соответствуют низкие баллы по шкале "напряжение" и высокие оценки по шкалам "истощение" и "резистенция".

#330Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Ирина, здравствуйте! Да, такая возможность есть. Я свяжусь с Вами, договоримся об удобном графике обучения.

#329Имя: Василий Email: deutschland84@inbox.ru Добрый день, Дамир! у меня еще один вопрос по бинарной логистической регрессии: Вы ниже писали, что "Необходимо также оценивать 95% ДИ к Exp(B), обе его границы должны быть либо больше 1, либо меньше 1, тогда можно говорить о статистически значимой связи". т.е. даже при статистически значимой модели в целом и при том, что Exp(B) одного из факторов 3,9, но CI 0,7-22, то влияние этого фактора статистически незначимо? спасибо огромное Вам за все!

#328Имя: Надежда Email: nvtransvaleva@yandex.ru Добрый день! Подскажите пожалуйста как можно интерпретировать обратную корреляцию по 1 шкале и прямую по двум из трех шкал? Корреляцию рассчитывала между шкалой опросника ЭМИН "общий эмоциональный интеллект" и тремя шкалами методики Бойко по диагностике эмоционального выгорания (т.е. ОЭИ и шкала "напряжение", ОЭИ и шкала "резистенция" и ОЭИ и шкала "истощение").

#327Имя: Ирина Email: im.233b@gmail.ru Добрый вечер! Хотелось бы уточнить, планируется ли в летний период набор в вечерние группы? С радостью бы присоединилась. Заранее благодарю.

#326Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Уважаемые коллеги! Объявляем набор в утреннюю группу изучающих медицинскую статистику. Сделали ее специально для тех, кому удобно заниматься в утреннее время по МСК: для врачей и ученых Сибири и Дальнего Востока и для всех, кто рано встает. Начало занятий планируется на 18 июня. Подробнее о курсе читайте по зеленой кнопке "Курсы по статанализу" слева.

#325Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Юлия, добрый день! К сожалению, возможности некоторых онлайн-калькуляторов ограничены. Например, вычисление точного критерия Фишера при числе исследуемых в одной группе примерно более 100, невозможно, так как реализованный на нашем сайте алгоритм "не переваривает" факториалы (А!=1*2*3*...*А) таких больших значений. В этом случае как раз и выводится значение NaN, то есть Non-a-number, "нечисло". При выполнении аналогичных расчетов в любой современной статистической программе, не имеющей подобных ограничений, Вы без проблем получите корректное значение точного критерия Фишера даже для очень многочисленных групп.

#324Имя: Василий Email: deutschland84@inbox.ru Дамир, спасибо огромное! я живу в Германии, и у меня немецкий вариант SPSS - там этот тип переменных называется "linear", поэтому невольно калькировал; конечно же, количественные переменные.

#324Имя: Юлия Email: Gavrish_Ulia@mail.ru Добрый вечер! У меня такой вопрос: при анализе четырехпольной таблицы после введения соответствующих значений, в графе "точный критерий Фишера" в значении критерия пишется "NaN". Что это значит

#323Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Добрый день, Василий! Во-первых, нет такого термина - линейная переменная. Есть линейная зависимость, линейная регрессия. Насколько мы поняли, Вы имели в виду количественную переменную. Во-вторых, отвечаем на вопросы: 1) Ничего не надо делать, бинарная логистическая регрессия позволяет включать любые типы независимых переменных - как номинальные, так и количественные. 2) Exp(B) и p друг с другом не связаны. Первый показывает - во сколько раз увеличивается вероятность исхода при увеличении значения фактора на 1, второй - уровень значимости связи фактора и исхода. Необходимо также оценивать 95% ДИ к Exp(B), обе его границы должны быть либо больше 1, либо меньше 1, тогда можно говорить о статистически значимой связи. С другой стороны, такой анализ используется редко, если Вы до построения модели уже установили статистическую значимость связи фактора и исхода, зачем еще раз проверять p? А вот Exp(B) указать можно. 3) Прекрасно подойдет ROC-анализ, сможете как оценить статистическую значимость связи сопоставляемых признаков, так и определить пороговое значение с оценкой его диагностической эффективности (чувствительность, специфичность). Кстати, все эти методы мы подробнейшим образом изучаем, обсуждаем, учимся правильно применять на практике и интерпретировать на наших курсах. В июне набираем новую группу!

#322Имя: Василий Email: deutschland84@inbox.ru Добрый день, у меня пара вопросов по стат.анализу. 1) бинарная логистическая регрессия: зависимая переменная бинарна да/нет, 6 независимых линейны и еще одна независимая номинальна (пол). надо ли что-то делать с номинальной независимой? можно ли ее тоже включить в этот регрессионный анализ? если нет, то что использовать? или сделать регрессию без пола, а для пола посчитать OR методом таблиц для 2х бинарных признаков? 2. интерпретация OR в регрессии (SPSS, Exp(B)): правильно ли я понимаю, что если даже коэффициент >1, но при этом p>0,05, то значимость влияния этого фактора на исследуемый зависимый признак в расчет не принимать? 3. имеется линейная независимая переменная и номинальная зависимая (грубо говоря, в теории при достижении определенного значения линейной независимой наступает событие из зависимой переменной). каким методом можно определить это вероятное значение/порог линейной независимой? заранее спасибо!

#320Имя: Светлана Email: indigomind@mail.ru Дамир, большое спасибо за ответ! 95% ДИ рассчитывала по методу Клоппера-Пирсона при помощи калькулятора, и, собственно, для долей равных 0 и не рассчитывала, рассуждая, в принципе таким же образом, как Вы изложили, но потом в калькулятор ввела значение доли '0' и калькулятор выдал результат - и в этот момент возникли сомнения... попыталась разобраться самостоятельно, но не нашла ни прямого ответа, ни минимального ограничения на значение доли... еще более засомневалась, когда обнаружила, что калькулятор выдает различный 95% ДИ при нулевом значении доли для различного числа наблюдений (то есть 0/23 и 0/30) - решила спросить...

#319Имя: Дамир (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Светлана! А как Вы рассчитываете доверительный интервал? Нам известна формула для определения стандартной ошибки относительного показателя p, где под корнем p(100-p)/n. Поскольку p=0%, ошибка тоже будет равна 0. 95% ДИ рассчитывается как p-tm; p+tm. Соответственно, обе границы ДИ также будут равны 0. И мы считаем, что это абсолютно правильно. Как можно утверждать, что явление может встречаться в определенной частотой, если мы не наблюдали его ни разу? Поэтому наш вывод: указать только p=0%. А 95% ДИ, который имеет нулевые границы, не указывать в этом случае.

#318Имя: Cветлана Email: indigomind@mail.ru Здравствуйте, уважаемые создатели сайта! Огромная благодарность за такой полезный ресурс с доступным изложением сложного материала! Не могу найти ответ на вопрос: следует ли определять доверительный интервал для доли, равной нулю? конкретно: в структуре заболевания в сравниваемых группах - в 1 доля составляет 3/23 (13,0% с 95% ДИ 2,8-33,6), во второй 0/30 (но в принципе не исключено, что такая форма могла бы наличествовать, то есть по идее 95% ДИ мог бы равняться 0,0-11,6) это корректно? большое спасибо!

#317Имя: Дамир Марапов (@medstatistic) Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Андрей! Не такая уж и маленькая выборка, вполне можно публиковать полученные результаты и делать соответствующие выводы. Во-первых, практически во всех применяемых нами критериях изначально заложены необходимые поправки на число исследуемых. И точный критерий Фишера как раз относится к методам анализа совсем небольших выборок данных, так как обладает очень высокой мощностью. Во-вторых, полученные на небольших выборках статистически значимые различия, напротив, вызывают особое доверие, так как в таких условиях получить p<0,05 значительно сложнее, чем на больших выборках.

#316Имя: Андрей Email: vlasovandrej@mail.ru Здравствуйте, уважаемые создатели столь полезного и любимого сайта. Прошу подсказать. В группе наблюдения из 40 человек умерло за 3 месяца 3, все они и еще 10 человек имели высокий уровень показателя Н, абсолютный риск смерти в группе с высоким показателем Н составил 0,23, при расчете точного критерия Фишера р=0,034, в тексте оговариваюсь, что мол да получены данные, однако, размер выборки мал.... и тд, но все таки... Естественно при планировании оценки прогноза, размер выборки должен быть больше, но данные получены, а для некоторых признаков АР еще выше, а р еще ниже. Можно ли упоминать подобные данные в научной публикации с оговоркой или это вообще не корректно?

#315Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru УВАЖАЕМЫЕ КОЛЛЕГИ! Благодарим Вас за внимание к нашему интернет-порталу, обещаем, что будем продолжать развивать его и дальше, радовать Вас новыми статьями и калькуляторами. Приглашаем Вас также на нашу instagram-страничку по адресу @medstatistic, где мы выкладываем много полезной информации о статистических методах и критериях, правилах описания и интерпретации результатов статистической обработки медицинских данных. Будем крайне признательны и благодарны Вам за репосты и лайки понравившихся постов, и не забудьте передать от нас большой привет Вашим коллегам!:) А для тех, кто хочет пройти наши курсы по медицинской статистике обещаем снизить стоимость на 5% за репост любого нашего поста в инстаграм на своей страничке!

#314Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Евгений! Ваш вопрос не то чтобы сложный, но, к сожалению, не имеет точного решения, так как для расчета стандартного отклонения (SD) и стандартной ошибки (SE) необходимо знать величину отклонения d каждой варианты от средней арифметической, а нам известны только общие показатели. Тем не менее, существует устаревший способ для приблизительных расчетов SD и SE с использованием специальной таблицы. SD=(MAX - MIN)/A, SE=(MAX-MIN)/B, где MAX - максимум значений показателя, MIN - минимум значений, A и B - коэффициенты из таблицы, зависящие от числа исследуемых N. При N=50: A=4,5, B=31,8. Соответственно, SD~33/4,5=7,33, а SE~33/31,8=1,04. Описание этого метода и таблицу значений A и B мы взяли из учебника: Миняев В.А. Вишняков Н.И. "Общественное здоровье и здравоохранение" - М.: "МЕДпресс-информ", 2004, 528 с. - С.101-104.

#313Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Rinat! В чем измеряется удлинение параметра? Если просто фиксируется наличие или отсутствие удлинения параметра ЭКГ (0-отсутствие удлинения, 1-наличие удлинения), то сравнивайте группы с помощью критерия хи-квадрат Пирсона, либо точного критерия Фишера. Если Вы сравниваете величину удлинения (например, на 2,5 мс), то используйте для сравнения групп t-критерий Стьюдента или критерий Манна-Уитни в зависимости от распределения показателя.

#312Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Amantay! Очень расплывчато описали задачу. Неясно, в чем суть Вашего исследования. Вы сравниваете данные в разных группах? Изучаете временные показатели смертности? Просто фиксируете некоторый уровень смертности, например, для анализа в динамике? Конкретизируйте, пожалуйста, задачу, лучше на примере. Можете написать мне на почту или позвонить.

#311Имя: Евгений Email: eakmail@mail.ru Здравствуйте, Уважаемые Специалисты! вопрос может показаться очень простым, но всё же... как рассчитать среднюю ошибку средней или среднеквадратичное отклонение если известны - среднее значение, максимум и минимум и степень свободы? N= 50 M=162.46 max=179 min=146. как рассчитать m= по какой формуле и в каком истчонике её найти? заранее благодарен за совет!

#310Имя: Rinat Email: mirvalievrinat@yandex.ru Здравствуйте , Дамир.Подскажите, пожалуйста, какой критерий стоит применить для следующей задачи : 2 группы по половому признаку , в 1 группе (м) 21 , во второй (ж) 19, нужно узнать , для какой группы удлинение параметра экг более характерно?

#309Имя: Amantay Email: amataydairov@gmail.com Добрый день! подскажите пожалуйста формулы подсчета по следующим показазателям: 1) 30-дневная смертность от острого инфаркта миокарда после госпитализации % 2)снижение смертности от острого инсульта на дому в течении 30 дней % 3) госпитальная летальность при травмах Заранее Спасибо!!!

#308Имя: Dima Email: dima2138@yandex.ru Спасибо большое, что разъяснили!

#307Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Dima, результаты регрессионного анализа не должны повторять результаты предварительного мультивариантного анализа, хотя, в основном, коррелируют. Дело в том, что когда Вы рассматриваете каждый фактор отдельно, его связь с предсказываемой переменной может быть недостаточно сильной, недостаточно статистически значимой. Но когда Вы собираете из этих факторов прогностическую модель, они не рассматриваются по отдельности, а учитываются только в составе общей формулы, при этом факторы могут дополнять друг друга, благодаря чему их СОВМЕСТНОЕ влияние на зависимую переменную становится статистически значимым. Представьте, что мы предсказываем ИМТ, зная только массу тела. Корреляция есть, но она может оказаться недостаточно сильной, так как ИМТ зависит еще и от роста. Возьмем корреляцию ИМТ и роста - эта связь может также оказаться недостаточно явной. Однако если мы соберем из массы и роста общую модель - мы сможем предсказывать ИМТ со 100% вероятностью. Так могло произойти и в Вашем случае.

#306Имя: Dima Email: dima2138@yandex.ru Спасибо большое! Вы мне очень помогли! :)У меня получился ROC 0.64. Но тут вопрос. Мне говорят, что эти данные не были исследованы в мультивариантном исследовании, при прогоне через crosstabs после уравнения данных по искомой переменной в мультиваниантном исследовании эти параметры незначимы. Можно ли всё равно их брать в модель или нет?

#305Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Dima! Не совсем понял, что это за показатель добротности/адаптации? Для того, чтобы решить, имеет ли практическую ценность регрессионная модель, помимо уровня статистической значимости и R-квадрата следует оценить ее прогностическую эффективность, проще говоря, чувствительность и специфичность. Если полученная функция позволяет предсказывать исход с достаточной долей вероятности (как минимум, чувствительность и специфичность больше 50%), ее можно признать состоявшейся и включить в результаты работы.

#304Имя: Dima Email: dima2138@yandex.ru Добрый день. У меня несколько вопросов. Можно ли строить модель регресси без предварительного мультивариантного анализа? Модель получилась с p=0.041 для всей модели, но Добротность/адаптация нет с Чи квадрат 10.2 и р 0.212. Псевдо R-квадрат Нагелькирхе 0.086. Можно ли использовать данную предикторную модель? Спасибо большое. Я считал через ordinary regression.

#303Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Яна, условие об отсутствии совпадающих значений показателя в сравниваемых группах - нестрогое, скорее это рекомендация. Поэтому критерий Манна-Уитни использовать можно, но при этом учитывайте, что его мощность может быть снижена из-за большого количества совпадающих значений (то есть вероятность обнаружения статистически значимых различий может быть занижена).

#302Имя: Яна Email: Yanotik91@yandex.ru Здравствуйте! Спасибо за Ваш ответ) Но вот возник еще один. Есть две исследуемых группы gj 50 чел(больные и здоровые), у них были определены 2 показателя угол отклонения ЭОС и длительность интервала ORS. Распределение отличное от нормального. Как я понимаю для сравнения нужно использовать критерий Манна-Уитни, но там ограничение отсутствие в сравниваемых группах совпадающих значений признака, а у меня есть такие значения и их много. Подскажите как быть? Может нужно использовать другой критерий? Спасибо!!!

#301Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Елена! Известных аналогов критерия хи-квадрат Пирсона для сравнения нескольких групп при малом числе исследуемых нет. Вы можете пойти по одному из вариантов: 1) все равно использовать критерий хи-квадрат, так как других методов анализа нет. Скорее всего, различия окажутся статистически не значимыми при таком малом числе исследуемых. 2) выполнить парные сравнения групп между собой (1 и 2, 2 и 3, 1 и 3) с помощью точного критерия Фишера с поправкой на множественность сравнений (критическим уровнем значимости считайте не 0,05, а 0,05/2, т.е. 0,025). Если p<0,025, различия статистически значимы.

#300Имя: Елена Email: skwotat@mail.ru Здравствуйте, Дамир! Подскажите пожалуйста, какой тест можно использовать для сравнении номинальных данных ТРЕХ групп в случае невозможности применения критерия Пирсона из-за маленьких размеров выборок (менее 5)?

#299Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Lalapum! Нам неизвестны какие-либо модификации методов для случая использования непараметрических методов исследования, обычно мы используем те, что есть - например, формулу Лера. Любые методы для определения числа исследуемых - условны, ведь когда Вы начнете изучать все собранные данные, их распределение может отличаться от пилотных данных. Поэтому проверки на соответствие пилотных показателей ЗНР не проводится, учитывается только, количественные они или номинальные, и в зависимости от этого выбирается одна из формул.

#298Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Яна! Не совсем понятно, что Вы сравниваете. Частоту БЛНПГ в зависимости от пола? Фактором является пол, исходом - наличие БЛНПГ? Тогда в ячейку А поместите мужчин с БЛНПГ (фактор+, исход+), в ячейку B - мужчин без БЛНПГ (фактор+, исход-), в ячейку С - женщин с БЛНПГ (фактор -, исход+), в ячейку D - женщин без БЛНПГ (фактор-, исход-).

#297Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Эльвира! Используйте методы расчета и анализа динамических рядов, определения показателей абсолютного и относительного прироста, выравнивания динамического ряда и определения прогнозных показателей с помощью метода парной линейной регрессии, где в качестве X выступают годы. В остальном - обычный статистический анализ. Можно рассчитывать средний показатель по разным территориям за определенный год и сравнивать с другим годом. Можно наоборот рассчитывать средний показатель по разным годам, но по одной территории, и сравнивать с другой территорией. При этом также используются методы - t-критерий Стьюдента, критерий Манна-Уитни, дисперсионный анализ и критерий Краскела-Уоллиса, в-общем все методы, применяемые при анализе клинических данных. Только вместо пациентов выступают территории либо года, в зависимости от целей анализа.

#296Имя: Lalapum Email: safiulinanastja@gmail.com Здравствуйте! Мы проводим пилотное исследование. Опросили 111 врачей стоматологов из 962 и определили средний уровень знаний по ряду заболеваний ( по десятибалльной шкале). Но как мы можем определять среднее значение, если данная выборка не подчиняется ЗНР (проверили по критерию Колмогорова). А как мы можем определить объем выборки, если в формуле необходима дисперсия, которая определяется только если есть подчинение ЗНР?

#295Имя: Яна Email: Yanotik91@yandex.ru Здравствуйте! Подскажите как правильно заполнить таблицу сопряженности, чтобы оценить значимость различий между мужчинами и женщинами с определенным заболеванием? Например, есть 1129 мужчин и 1105 женщин с блокадой левой ножки ПГ, я высчитала частоту встречаемости среди м и среди ж - 12,57 и 8,21 как определить достоверность? Спасибо!!!

#294Имя: Эльвира Email: eljusha@bk.ru Добрый день! Столкнулась с необходимостью статистической обработки эпидемиологических данных в своей работе. Читаю Медико-биологическую статистику Гланца, но никак не могу перенести информацию с клинических экспериментов на эпидемиологию. Подскажите, какой метод лучше использовать для анализа заболеваемости по годам на разных территориях? или какую-то литературу на эту тему? Спасибо заранее за ответ!!!

#293Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Роман! К сожалению, с программой STATISTICA мы работаем мало, поэтому подсказать, как вывести те или иные показатели в данном случае не сможем. Если Вы воспользуетесь программой SPSS для анализа, 95% ДИ для медианы в ней выводится по умолчанию.

#292Имя: Роман Email: Rs_martin@mail.ru Добрый день. Подскажите, как при анализе выживаемости в программе Statistica рассчитать 95% ДИ для МЕДИАНЫ? Программа позволяет это сделать для среднего, для SD, но не для МЕДИАНЫ.

#291Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Екатерина! Может быть. Группы и подгруппы являются разными выборками, и то, что подгруппы являются частью групп, не ведет к тому, что результаты сравнения будут такими же, как и для целой группы (если мы Вас правильно поняли).

#290Имя: Екатерина Email: katya_paskar@mail.ru Здравствуйте! Подскажите возможно ли такое?: если не имеется статистически значимого прироста показателя через 6 месяцев в группе, но при этом при распределении в подгруппы (между подгруппами) прирост статистически значим? Спасибо

#289Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Сергей, в таком случае, конечно, можете сравнивать количественные показатели между кластерами, ведь они не пересекаются. Что Вас смущает в таком сравнении? Используйте методы для сравнения несвязанных совокупностей.

#288Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Екатерина! В Вашем случае кривые Каплана-Мейера использовать бессмысленно, так как мы имеем дело с фиксированным цензурированием данных, то есть Вы отмечаете наличие определенного исхода через фиксированные промежутки времени, равные для обеих групп. Поэтому лучше рассчитать частоту летальных исходов и случаев прогрессирования заболевания через 6 и через 12 месяцев и сравнить группы по этим показателям с помощью критерия хи-квадрат или точного критерия Фишера.

#287Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Кирилл! Попробуйте вычислить отношение одного показателя к другому, затем рассчитать среднее или медиану этого отношения на каждой стадии и сравнить их (правильнее использовать методы для сравнения связанных совокупностей - критерий Фридмана, критерий Уилкоксона, хотя при этом будут учитываться только данные 5 пациентов). Если будут различия между стадиями, сможете сделать вывод о взаимосвязи отношения показателей и стадии заболевания.

#286Имя: Ольга Email: dr_rogula@mail.ru Дамир, спасибо большое!!!!

#285Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Ольга! И правильно не понимаете, при сравнении долей целого (то есть % мальчиков и % девочек в одной совокупности) никаких статистических методов применять не требуется и уровень значимости при этом не рассчитывается. Просто констатируется факт, что доля девочек, допустим, была выше. Так что требования журнала абсолютно некорректны и свидетельствуют о некомпетентности рецензента в элементарных вопросах статистического анализа. Боритесь, доказывайте свою точку зрения, к сожалению, такие ситуации возникают достаточно часто.

#284Имя: Ольга Email: dr_rogula@mail.ru Дамир, добрый день! подскажите пожалуйста, как правильно посчитать с помощью хи-квадрата: выборка 76 пациентов, из них мальчиков 25, а девочек 51. Необходимо именно доказать с помощью р, что процент девочек выше, чем мальчиков. Но не понимаю как в данной ситуации применить хи-квадрат. Журнал завернул статью из-за того, что не посчитан р. Подскажите, пожалуйста!!!!

#283Имя: Кирилл Email: pkirill-msk@mail.ru Дамир, здравствуйте! Подскажите, каким методом надо рассчитать следующее: В группе пациентов смотрятся 2 показателя крови в острой, подострой и хронической стадиях. Надо доказать, что именно соотношение этих двух показателей и отражает переход от стадии к стадии (в начале один выше второго, в конце второй выше первого). Число пациентов в каждой стадии 6-8, и только пять человек присутствуют во всех трех стадиях. С уважением. спасибо!

#282Имя: Екатерина Email: anikanova1801@gmail.com Здравствуйте! Подскажите пожалуйста, у меня в исследовании две группы больных: группа А, получавшая лечение, группа Б - им проводилось динамическое наблюдение. Оценку исследуемых параметров проводили через 6 и 12 месяцев от начала исследования. Через 12 месяцев в группе А прогрессирование заболевания установлено у 4 больных, а 2 пациентов умерли от причин, не связанных с основным заболеванием. В группе Б - прогрессирование заболевания установлено у 6 больных, так же 2 больных умерли от причин, не связанных с основным заболеванием. Возможно ли в данном случае применять анализ кривых выживаемости Каплан-Майера для оценки общей и безрецидивной выживаемости при таком количестве изучаемых событий?

#281Имя: Сергей Email: pansi@ukr.net Дамир, спасибо за ответ... но он меня настораживает. Давайте попробуем на пальцах... 100 пациентов с травмами. Разделены на мальчиков и девочек, пусть будет по 50. Кластеризированы выборки мальчиков и девочек методов К-средних, переменные для анализа - балы тяжести повреждений отдельных анатомических областей; постепенно увеличивалось число кластеров до достижения значимой статистической разницы по всем переменным, таким образом получено 10 устойчивых кластеров среди мальчиков и 5 среди девочек. Каждый гендерный кластер сампо себе интересен для анализа, но... Но среди мальчиков и девочек выявлены по одному кластеру которые имеют идентичную иерархическую по тяжести повреждений структуру... оба кластера хаорактеризовались наличием доминирующего крайне тяжелого повреждений груди; сочетанного тяжелого повреждения живота и конечностей и т. п. Иными словами, кластеры разнородны гендерно (условие эксперимента см. выше), имеют идентичные качественные (клинические) характеристики (установлено в ходе статэксперимента)..., а вот количественные характеристики? - могу ли я средние балов переменных однопрофильных переменных (голова-голова; грудь-грудь и т. д.) этих кластеров сравнивать между собой? Заранее благодарен за ответ.

#280Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Сергей, мне кажется, Вы не совсем стандартным образом применяете кластеризацию. Обычно кластерный анализ применяется ко всей генеральной совокупности, в результате Вы получаете новую переменную - принадлежность пациентов к определенному кластеру, которую можете далее сопоставлять с другими факторными (например, пол) или результативными (умер/жив) переменными с целью обнаружения взаимосвязей. Не могу сказать, что Ваш вариант неверный, но и сказать, можно ли сопоставлять кластеры для разных выборок, сложно. Если у Вас одни и те же пациенты могут одновременно находиться в сравниваемых выборках, то, скорее всего, сравнивать такие группы между собой все-таки не совсем правильно.

#279Имя: Сергей Email: pansi@ukr.net Уважаемый Дамир. Возможно я не достаточно точно описал ситуацию... Кластеры получены в разных выборках одной генеральной совокупности... в моем случае пациенты с сочетанной травмой которые кластеризированы по показателям тяжести повреждений (бал шкалы ВПХ) шести анатомических обастей. Проведена кластеризация в "парных" выборках (напр.) живых и умерших, мужчин\женщин и т. п. Отдельные кластеры в "парных" выборках имеют идентичные иерархические по тяжести повреждений показатели. Возможно ли сравнение средних полученных в разных выборках?

#278Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Лена, здравствуйте! Если Вы хотите изучить изменения содержания СРБ, то придется исключить из анализа пациентов, имеющих только одно измерение. И после этого уже использовать критерий Уилкоксона. Другого варианта здесь нет, так как любые критерии, применяемые для сравнения парных совокупностей, подразумевают обязательное наличие у всех пациентов обоих измерений.

#277Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Сергей, здравствуйте! Кластеры в большинстве случаев имеют разный размер, никаких ограничений к сравнению показателей этот момент не добавляет.

#276Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Людмила, здравствуйте! Используйте критерий хи-квадрат Пирсона, он достаточно универсален, чтобы оценить статистическую значимость различий содержания различных генов в одной выборке. Но также отметим, что Ваша задача обычно решается без применения статистических критериев. Указывается доля обнаружения каждого гена в % или структура генных комбинаций, и все. Оценка различий содержания разных генов с помощью статистических критериев считается излишней.

#275Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Анастасия, здравствуйте! Используйте методы непараметрического анализа как при сравнении групп на исходном этапе (критерий Манна-Уитни), так и при сравнении результатов до и после лечения (критерий Уилкоксона).

#274Имя: Анастасия Email: bebebe_222@mail.ru Здравствуйте, подскажите пожалуйста. Есть две задачи. Сравнить показатели билирубина у детей с желтухой и у детей без желтухи(соответственно есть две выборки), а также оценить показатели билирубина у детей с желтухой до и после лечения фототерапией( и тут тоже есть две выборки, одна из которых является выборкой предыдущей задачи: тоесть дети с желтухой). Я проверила эти выборки на нормальность по критерию шапера-уилка, так как выборки по 20 человек. Первая выборка дети без желтухи p=0,078(как я понимаю нормальное распределение), вторая выборка дети с желтухой р=0.01(ненормальное), и третья выборка после лечения желтухи р=0.748(тоже нормальное).Не понимаю, что делать дальше. Ведь получается, что в каждой из задач у меня есть по 2 выборки, одна из которых имеет нормальное распределение, а другая не нормальное.

#273Имя: Людмила Email: Lucie_R@tut.by Добрый день. Нужно проанализировать грамотно частоту обнаружения разных генов (или долю проб содержащих разные гены?)в одной и той же выборке биологических образцов. Что в этом случае применить, какой анализ? Признак качественный либо ген(ы) есть, либо нет. Но в одной пробе, анализируемой на 4 гена могут отмечаться различные комбинации его выявления. Подскажите, пожалуйста. надеюсь на Вашу помощь.

#272Имя: Сергей Email: pansi@ukr.net Подскажите пожалуйста. В результате кластерного анализа методом к-средних отдельно среди выживших и умерших пациентов получены кластеры с идентичными иерархическими (клиническими) характеристиками. Возможно ли сравнение отдельных показателей (средних) с учётом разного количества наблюдений в этих группах?

#271Имя: Лена Email: espo4@yandex.ru Доброго времени суток. отдельное спасибо за Ваш сайт. Все ясно и доходчиво. у меня вопрос. Скажите, если в одной группе переменнных больше, чем в другой, как считать? легенда: есть показатели С-реактивного белка. есть значение при поступлении и при выписке. но при выписке значений больше, т.к. были поломки в лаборатории. поэтому при поступлении значений меньше. Можно ли применять Вилкоксона? Спасибо.

#270Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Татьяна, добрый день! В Вашем случае можно провести сравнение частоты осложнений по принципу несвязанных совокупностей. Используйте обычный хи-квадрат Пирсона.

#269Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Добрый день, Виталий! Методы анализа выживаемости как раз и созданы для таких ситуаций, как в Вашем исследовании. Время, прошедшее до изучаемого события, является еще одной зависимой переменной. Поэтому оно, конечно, может быть и должно быть неравным для разных случаев заболевания. В-общем, метод Каплана-Мейера использовать можно.

#268Имя: Виталий Email: navvigator@rambler.ru Добрый день, у меня вопрос по кривой выживаемости Каплана-Майера. В моем случае есть коллектив пациентов, которым в течение пяти лет сделали операции на колене, чтобы "отсрочить" или вообще избежать замену сустава на эндопротез. Все эти пациенты были одномеметно ("поперечно") отслежены на предмет наступдения события (случилась ли таки замена сустава после этой операции, и если да, то через какое время). На момент "поперечной" проверки с момента первой операции прошло у всех от 12 до 72 месяцев. соответственно, те немногие, кому после этого была все-таки проведена замена сустава, тоже все в разных временных промежутках. Возможно ли построить в этом исследовении кривую выживаемости? или надо, чтобы у всех пациентов прошел одинаковый промежуток времени с момента первой операции, и в этом одинаковом для всех интервале смотреть наступление события? Спасибо!

#267Имя: Татьяна Email: www.znota@mail.ru Добрый день! Подскажите, пожалуйста, какой метод необходимо использовать для сравнения частот бинарного признака в двух зависимых группах, когда количества наблюдений в группах не равны? например, сравниваю осложнения беременности у пациенток в первом и третьем триместрах беременности. В третьем триместре количество пациенток уменьшилось в связи с произошедшим самопроизвольным выкидышем, поэтому в I триместре было 144 пациентки, а в третьем - 141. Критерий Мак-Немара используют для зависимых выборок, когда количества наблюдений в группах равны... Заранее благодарна!

#266Имя: Алмат Email: almatmilk@gmail.com Здравстуйте! У меня возникла проблема в понимании) У меня n=5000 пациентов которые проверялись на наличие разных аллергенов( пыльца, шерсть, лекарства). Было проведено ифа. и у меня есть их результаты. И интрепретация результатов типа 0,01 это очен низкая 0,2 это средная и так далее. Мне сказали сделать сделать статистику и вывести достоверенность данного метода. Помогите как это сделать какими критериями пользоватся

#265Имя: Михалевич И.М. Email: mim977@list.ru Молодцы - все доходчиво для "непрофессионалов".

#264Имя: Руслан Email: iv120595@yandex.ru Дамир, огромное Вам спасибо, а так же Вашему проекту! ОБязательно свяжусь. Вы очень облегчаете и помогаете в работе со статистическими данными.

#263Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Хм, Руслан..., мне кажется Вы пытаетесь решить не совсем корректно поставленную задачу. Сравнение частот разнородных явлений, например инфарктов и инсультов, не подразумевает специального доказательства с помощью статистических критериев. Обычно просто пишется: среди пациентов наиболее часто отмечались, допустим, инфаркты, а инсульты встречались реже, и указываются частоты этих заболеваний в процентах. С другой стороны, если все-таки очень надо оценить статистическую значимость различий этих частот, почему бы все-таки не воспользоваться критерием хи-квадрат? Он достаточно универсален, чтобы проводить и такое сравнение тоже. Но, еще раз повторюсь, мы такого подхода никогда не встречали. Если хотите поподробнее обсудить этот вопрос, позвоните или напишите мне письмо.

#262Имя: Руслан Email: iv120595@yandex.ru Здравствуйте, Дамир! Большое Вам спасибо за приведенную информацию, она так же мне очень пригодилась. Я спрашивал немного о другом.На примере это так: Есть группа мужчин у которых исследовали наличие ССЗ(Инсульты, Инфаркты, ТЭЛА).К примеру, как мне высчитать Р, которая будет доказывать, что Инсультников в этой группе было больше, чем Инфарктников. Большое Вам спасибо.

#261Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Руслан! Если мы Вас правильно поняли, необходимо оценить статистическую значимость различий номинального показателя, измеренного у одних и тех же пациентах на разных этапах наблюдения (например, наличие жалоб на одышку до и после лечения)? Если признак имеет два значения, как в приведенном примере, используется тест МакНемара. Если признак имеет более двух значений (например, степень тяжести заболевания до и после лечения) - критерий Уилкоксона.

#260Имя: Руслан Email: iv120595@yandex.ru Здравствуйте, подскажите пожалуйста, каким методом нужно воспользоваться,что бы подтвердить достоверность различий в одной номинальной группе? Что бы высчитать р для каждых попарно сравниваемых значений в одной группе. Через Критерий Хиквадрат не получается, т.к. там как минимум 2 группы на два фактора. Заранее благодарен. Спасибо за такой проект.

#259Имя: shamil Email: Shamil411@inbox.ru Помогите пожалуйста, я не могу подобрать вычеслитель к задаче ниже.Корреляции Пирсена и Спирмена вроде не подходит. Надо определить, отличаются ли по уровню тревожности студенты успешно проводившие уроки на практике и имевшие серьезные недостатки в проведении уроков. Заранее Благодарю.

#258Имя: Шамиль Email: Shamil411@inbox.ru Доброго времени суток! Приводятся данные о продолжительности времени ознакомления /в сек./ и времени воспроизведения /в сек./ системы пространственных линий. Ознакомление 2.5 1.9 3.7 2.0 4.3 2.4 2.3 4.8 1.7 3.2 3.6 2.3 Воспроизведение 3.2 1.5 2.4 3.6 4.5 3.0 3.1 4.2 2.9 3.5 4.0 3.0 Можно ли думать о существовании связи между этими параметрами деятельности? Помогите пожалуйста, могу ли я решить эту задачу с помощь корреляции Пирсена? Благодарю за помощь.

#257Имя: Нургуль Email: bekzhanova96@list.ru здравствуйте. Помогите пожалуйста решить задачу. Автор лечебного препарата гарантировал выздоровление свиней от ринита не менее чем в 90% случаев, при проверке препарата на 40 особях выздоровело 36. каков прогноз действия препарата?

#256Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Роман. Статистически значимыми могут быть различия, связь, влияние, зависимость..., но не показатель! Если необходимо показать связь полученного в выборке относительного показателя с генеральной совокупностью, используется доверительный интервал, границы которого можно рассчитать по формуле: p - t*корень(p*(100-p)/n) и p + t*корень(p*(100-p)/n), где p - показатель (частота встречаемости явления в %), n - общее число респондентов, t - значение t-критерия при n-1 числе степеней свободы (можете посмотреть у нас на сайте в разделе "Теория"/"t-критерий Стьюдента"/Таблица критических значений.

#255Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Женис! У Вас очень небольшое число исследуемых, статистически значимые различия между группами будут выявляться только при очень высокой разнице результатов ечения. Попробуйте каким-либо образом стандартизовать динамику уменьшения площади ожогов, например, разделить площадь оставшегося поражения тканей на определенный день наблюдения от исходной площади. Далее сравнить показатели с помощью непараметрических методов (например, критерия Манна-Уитни).

#254Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Алёна, здравствуйте! Если частота аллелей рассчитывалась как относительный показатель (т.е. число пациентов с данной аллелью поделенное на общее число пациентов), то тогда используйте для сравнения критерий хи-квадрат или точный критерий Фишера.

#253Имя: Роман Email: mikromja@yandex.ru Здравствуйте! Подскажите пожалуйста, можно ли как-то выявить значимость частоты встречаемости явления в одной малой выборке (распределение жалоб пациентов с одним заболеванием)?

#252Имя: Женис Email: zhenia.amangeldi@mail.ru Здравствуйте. Подскажите пожалуйста. у меня экспериментальная работа, каким методом сравнить эффективность лечения нового препарата лечения от ожогов в сравнении и контрольной группой и группами сравнения. проблема в том что изначально площадь ожогов у всех разная и динамика сокращения площади ожога тоже. в каждой группе по 7 животных. спасибо!

#251Имя: Алена Email: alenaurchenko001@gmail.com Здравствуйте! Помогите, пожалуйста. У меня есть две группы людей - эксперимент и контроль( больные и здоровые). Частота аллели G - 0,508 (у больных) и 0,520 (у здоровых). Как узнать, эта болезнь действительно зависит от частоты аллели или это просто погрешность? Это по хи-квадрату, критерию Фишера или по еще чему-то определять? Задание огромное спасибо!

#250Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Анна! Для сравнения 2 групп между собой используйте следующие критерии: 1) количественные данные (например, АД, ЧСС, лабораторные показатели, возраст и т.д.) - t-критерий Стьюдента в случае нормального распределения, критерий Манна-Уитни в случае распределения, отличного от нормального. 2) порядковые переменные (степень тяжести заболевания, оценка боли по ВАШ и т.д.) - критерий Манна-Уитни 3) номинальные данные (пол, наличие заболевания, наличие фактора риска и т.д.) - критерий хи-квадрат Пирсона или точный критерий Фишера. Также можете посмотреть схемы анализа в разделе "Алгоритмы" нашего сайта.

#249Имя: Анна Email: kolomietz.anastasija@yandex.ru Подскажите:Чтобы сравнить две выборки в общем 76 человек,(особенности детей) что нужно использовать?

#248Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Виталий! 1. Критерий Колмогорова-Смирнова имеет очень широкое применение, позволяя оценить соответствие наблюдаемого распределения данных некоему теоретическому распределению. Поправка Лиллиефорса сужает задачу до проверки соответствия распределения нормальному. Поэтому однозначно следует использовать вариант критерия с поправкой. 2. Правило использования разных методов при числе исследуемых меньше или больше 50 (по некоторым данным - 60!) - нежесткое, это рекомендация. Сама по себе нормальность распределения - вещь довольно субъективная, поэтому нет ни одного совершенного метода, позволяющего оценить данный параметр. Поэтому, во-первых, в Вашем случае можете опираться на любой из этих двух критериев - это не будет ошибкой! Во-вторых, мы обычно оцениваем нормальность не только с помощью указанных критериев, но и другими способами: по показателям асимметрии и эксцесса (они должны быть в пределах от -1 до +1), по гистограмме, по величине стандартного отклонения (не должно быть больше 20% от средней). И если хотя бы по одному параметру у нас появляются сомнения в нормальности распределения, стараемся использовать методы непараметрического анализа.

#247Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Добрый день, Лиза! Так как показатели клинического анализа крови, в основном, количественные, можете попробовать t-критерий Стьюдента для сравнения. В Excel он есть в Пакете анализа. Пересказывать применение не буду, в интернете очень много самоучителей по Excel. Но если будут конкретные вопросы, пишите или звоните.

#246Имя: Виталий Email: navvigator@rambler.ru Здравствуйте! у меня вопросы про проверку на нормальность распределения. итак, при числе наблюдений больше 50 используем Колмогорова, меньше - Шапиро-Уилка. 1. в spss есть 2 метода проверки на нормальность критерием Колмогрова-Смирнова: через "Анализ - непараметрические тесты - Колмогоров" и через "описательные статистики- проверка на нормальность". в первом случае в таблице выводится "чистая" p в предпоследней строчке, в последней строчке - поправка Лилльефорса. во втором случае p выводится уже с учетом поправки Лилльефорса. при этом разница между двумя значениями р, полученными двумя этими способами, критична (в одном случае сильно больше 0,05, в другом - сильно меньше 0,05). какой из них брать? 2. имеется 60 пациентов, каждый из них оценивался по куче несвязанных критериев, но малая часть данных отсутствует. определяя тип распределения одного из этих критериев имеем при общем числе 60 12 пропущенных значений. если их принять во внимание, сделав нулями, то получаем n=60 и используем Колмогорова. если их отбросить, получаем n=48 и используем тогда Шапиро-Уилка. результаты p опять же диаметральные( как быть с этими пропусками? заранее спасибо!

#245Имя: лиза Email: olesya.gordeeva.85@list.ru Доброе утро! Помогите пожалуйста! Нужно рассчитать достоверность разницы результатов анализов крови у мужчин и женщин. Каким методом правильно сделать, если можно в EXL. во всех группах разное кол-во исследуемых от 23-80. очень жду ответ )))

#244Имя: Анастасия Email: nastasi666@yandex.ru Спасибо, за помощь!!

#243Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Антон, добрый день! Вначале давайте определимся с терминологией: корреляционный анализ - это метод выявления взаимосвязи двух КОЛИЧЕСТВЕННЫХ показателей у одних и тех же пациентов. Этот метод не предполагает сравнения групп или сопоставления качественных переменных (например, пол). Вы можете найти корреляцию между, например, возрастом и результатами опросника внутри одной группы. Или внутри всей совокупности пациентов, не разделенной на группы.

#242Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Анастасия, добрый день! Насколько мы понимаем, Вам необходимо сопоставить две группы по показателям мотивации. В зависимости от того, по какой шкале измерены эти показатели используйте либо t-критерий Стьюдента (для количественных нормально распределенных данных), либо U-критерий Манна-Уитни (для количественных данных, не имеющих нормального распределения), либо критерий хи-квадрат (для номинальных данных).

#241Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Любовь, добрый день! Попробуйте использовать дискриминантный анализ. Это метод классификации, позволяющий получить формулу для разделения исследуемых на две категории. Немного помудрив с этой формулой Вы сможете получить то самое значение показателя, которое делит пациентов. Если сами не разберетесь, можете воспользоваться нашей помощью.

#240Имя: Любовь Email: lubov.b.osipova@yandex.ru Добрый день, подскажите как рассчитать порог отсечение или значение (конкретную цифру)при которой можно определить патологию. Например 2 группы, 20 пациентов с конституциональной задержкой полового развития, у 5 тяжелая патология. У всех низкий гормон ЛГ. Но у пациентов с тяжелой патологией он значимо ниже. Как определить то значение, при котором мы будем думать о тяжелой патологии.

#239Имя: Анастасия Email: nastasi666@yandex.ru Здравствуйте! Помогите,пожалуйста, понять, каким способом провести вычисления. У меня есть две группы. Одинаковое количество человек и там и там, возраст одинаков, распределение по м и ж, также равно. В обеих группах был проведена методика определения основных мотивов выбора професии Е.М. Павлютенкова. К какому типу задачи можно отнести полученные данные,как применить теорию статистического вывода? Помогите, пожалуйста. Спасибо

#238Имя: Антон Email: deutschland84@inbox.ru Здравствуйте, огромное спасибо за сайт! у меня пара вопросов по корреляционному анализу: имеются 2 группы пациентов (n1=187 n2=68), нормальное распределение признаков в обеих группах. 1. вопрос глобальный: при всех расчетах использовать все равно критерии как для нормального распределения с учетом большой разницы числа наблюдений в обеих группах? или нужны поправки? к примеру, при использовании критерия Пирсона.или блать Кедалл-Тау-б? сравниваемые покащатели однородны (один и тот же показатель в двух этих группах) 2. каким методом искать корреляцию между 2 показателями, один из которых ранговый (пол, стадия артроза от 0 до 4 и т.п.), а другой непрерывный (например, результаты опросников в процентах от 100, переведенные для удобства в доли от 1)? это корреляции уже внутри каждой группы, т.е. число наблюдений между критериями равное Заранее спасибо!

#237Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Уважаемые аспиранты и соискатели! В ближайшее время на нашем портале появится возможность заказать реферат по истории медицины для сдачи кандидатского экзамена. На сегодняшний день в базе имеются рефераты по истории акушерства, по истории лучевой диагностики, по истории организационных форм оказания медицинской помощи и др. Цены доступные, качество высокое. Если наше предложение интересно, направьте заявку на электронный адрес damirov@list.ru с указанием желаемой темы реферата, специальности и контактного телефона.

#236Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Татьяна, добрый день! Если хотя бы одна совокупность имеет распределение отличное от нормального, можно использовать только методы непараметрической статистики. В Вашем примере используйте критерий Уилкоксона.

#235Имя: Татьяна Email: tanuha-mc@rambler.ru Добрый день! Подскажите, пожалуйста, как сравнить показатель до и после исследования, если группа "до" нормально распределяется, а группа "после" нет?

#234Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Уважаемые коллеги! У нас появилась новая услуга - оформление диссертации и автореферата по ГОСТу, в том числе - списка литературы. Если Вы уже подготовили и собрали материал, но не хватает времени на оформление текста, полей, шрифтов, названий, оглавления и т.д., пожалуйста, обращайтесь, будем рады помочь! Цены договорные, демократичные. Заявки просим оставлять на почту damirov@list.ru

#233Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Влада! Хотя существует рекомендация о приблизительном равенстве сравниваемых групп, связанная с небольшой погрешностью при сравнении номинальных переменных с помощью критерия хи-квадрат, это всего лишь рекомендация, а не жесткое требование. Поэтому Вы можете спокойно анализировать данные в их исходном виде, нет смысла "урезать" большую группу пациентов, ведь таким образом Вы не учитываете в исследовании значительную часть собранного материала и выводы могут существенно измениться. То есть это намного хуже, чем та небольшая погрешность, которая может возникнуть при сравнении номинальных переменных (частот, процентов, долей...). Если же Вы исследуете только количественные показатели, то разница в размере групп вообще не является ограничением к проведению статанализа и не требует никакой коррекции их размера.

#232Имя: Влада Email: verona-italy@yandex.ru Добрый вечер. У меня такой вопрос: нужно сравнить 5 групп пациентов с различной формой заболевания по нескольким признакам. Проблема заключается в том, что в одной из групп намного больше пациентов, чем в других. То есть в одной 165, в других не более 20. Могу ли я из группы 165 человек рандомно взять 20 пациентов, не опираясь ни на какие закономерности и сравнить с остальными группами и будет ли это достоверно? Очень благодарна за ответ

#231Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Алексей! Ваш вопрос относительно выбора меры близости в кластерном анализе очень сложный, вряд ли сможем описать здесь все возможные варианты. Наиболее общеупотребительным является квадрат евклидова расстояния, данный метод используется в случае кластеризации объектов, преимущественно описываемых количественными данными. В случае кластеризации номинальных данных, используются частотные меры - хи-квадрат, лог-правдоподобия и другие. Постараемся в ближайшем будущем изложить данный материал в разделе "Теория".

#230Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Иван! 1. Метод логистической регрессии выбран правильно, так как среди факторов риска присутствуют качественные переменные, измеренные по номинальной шкале. 2. Для подбора наилучшего сочетания факторов риска обычно используются возможности статистических программ, которые автоматически подбирают наилучшую модель методом исключения или включения. В том случае, если варианты, предложенные программой, Вас не устраивают и Вы осуществляете самостоятельный подбор комбинации факторов риска (это - обычное дело, мы и сами практически всегда так делаем), рекомендуем добиваться наилучшего сочетания чувствительности и специфичности. Эти показатели намного важнее для клинического исследования, чем уровень статистической значимости модели.

#229Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Nerbi! Если Вы хотите сравнить структуру осложнений по их видам, независимо от их общей частоты, то, конечно, правильнее будет рассчитывать проценты каждого вида осложнений от числа только тех пациентов, которые имеют осложнения.

#228Имя: Иван Email: iv1378@yandex.ru Здравствуйте! Спасибо за отличный сайт и завозможность общения.Помогите пожалуйста разобраться. В исследовании мы оценивали влияние факторов риска на возникновение тромбоза. В связи с этим, для определения вероятности возникновения тромбоза, в зависимости от влияния фактора риска, мы применяли метод логистической регрессии. 1 Вопрос Можно ли использовать другие методы статистики для этого анализа (если, да то какие). 2 Вопрос при однофакторном анализе мы нашли, что сочетание факторов риск (например: повышенное АД+ожирение+депрессия) приводит к большему риску(по отношению шансов) возникновения тромбоза. Есть ли какой-то другой метод который оптимально объединяет независимые факторы(например АД+варикоз) с целью предсказания зависимой переменной (тромбоз или его отсутствие).

#227Имя: Александра Email: alexandra1531@mail.ru Здравствуйте! Подскажите как правильно считать "обращения по заболеваниям"? Можно ли эти данные взять из программы "АСУ-Поликлиника"? Если да - то где, с каких таблиц?

#226Имя: Nerbi Email: kitti-lit@yandex.ru Здравствуйте! Подскажите пожалуйста: нужно посчитать достоверность различий видов осложнений в двух группах (мужчины и женщины). Процент вида осложнений считать от общего количества пациентов в каждой группе или от количества пациентов в группе, в принципе имеющих осложнения?

#225Имя: 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!

#224Имя: Дамир Марапов Email: damirov@list.ru Здравствуйте, Александр! Прежде всего, переведите показатели в относительные, разделив их на общую численность человек, соответствующего пола, включающую как заболевших, так и не заболевших. Например, это может быть численность обслуживаемого медицинской организацией населения, или число проживающих на определенной территории - все зависит от предмета Вашего исследования. Далее сравните показатели - или за каждый год, или за весь период (суммарный показатель) с помощью критерия хи-квадрат Пирсона или его аналогов.

#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.