MessungenBei einer Gruppe von Krebspatienten wurde die Anzahl der Metastasen vor und nach der Behandlung gemessen.
Der Charakter der Änderungen (weniger Metastasen oder mehr Metastasen nach der Behandlung ) ist eine Bewertung der Wirksamkeit der Behandlung.
Was für ein Stat. Analyseverhalten?
Re: MessungenVielen Dank für die sorgfältige Betrachtung der Daten!
Re: gepaarte MessungenWie Cameron bereits darauf hingewiesen hat, wäre ein einfaches Matching-Paar (Vorher-Nachher) ein natürlicher Ansatz. Die einzige Sache (abgesehen von fehlendem Timing), die mich stört, ist, dass die Anzahl der Metastasen für alle Patienten mit Ausnahme der 2 gestorbenen Patienten gesunken ist. Daher kann es eine weitere relevante Analyse geben - ein Klassifizierungsmodell, ob die Behandlung zum Tod führt. Aber Ihre Probe ist zu klein und ich glaube nicht, dass es genug Informationen gibt, um etwas darüber zu sagen, ob dies der Fall ist (gibt es irgendeine Kontrollgruppe?). Aus Ihren Daten geht hervor, dass die Behandlung die Anzahl der Metastasen verringert, es sei denn, der Patient stirbt.
Re: MessungenIch verstehe gut die Anmerkungen zu zusätzlichen Elementen des Modells (insbesondere Zeit). Vielen Dank!
Re: Wiederholte MessungenFehlt in diesen Daten keine Zeitvariable? Ich bin mir nicht sicher, wie sinnvoll es ist, die Anzahl der Metastasen ohne Aufzeichnung zu messen, wenn er gemessen wird. Wurden sie alle zur gleichen Zeit nach der Behandlung eingenommen? In Anbetracht dessen, dass zwei Patienten gestorben sind, scheint es mir, dass die Daten (und auch das Zensieren) etwas zeitlich variieren. Auch wenn der Ansatz mit übereinstimmenden Paaren eine grobe Einschätzung darüber liefert, ob die Behandlung Metastasen reduziert oder nicht, bin ich mir nicht sicher, ob die genauen Messungen sinnvoll sind, ohne mehr über den Zeitpunkt der Messungen zu wissen.
Re: Messungen Cameron, meine tiefe Dankbarkeit für Ihre Annäherung.
"Sind diese Patienten in irgendeiner zeitlichen Reihenfolge aufgeführt?" Nein!
Re: Wiederholte MessungenMatched Pairs ist das Erste, an das ich denken würde, aber ich muss die entsprechenden Annahmen überprüfen. Wenn Sie die Differenz (Vorher-Nachher) gegen den Vorherzähler darstellen, erhalten Sie Folgendes:
Die gute Nachricht ist, was auch immer diese Behandlung ist, scheint die Anzahl der Metstasen zu reduzieren. Die Tatsache, dass der Effekt der Behandlung auch davon abhängt, wie schlimm der Fall des Patienten ist, muss im Test / Modell berücksichtigt werden.
Fügen Sie in den Breitformatdaten eine Spalte hinzu, die die Differenz berechnet. Das ist deine Antwort. Passen Sie dann eine Regressionslinie an die Differenzen mit dem Vorherzähler an. Sie werden feststellen, dass der Steigungsausdruck bei 0,357 liegt, was bedeutet, dass bei jeder weiteren vorbestehenden Metastase die Behandlung im Durchschnitt um 0,357 Mestastasen reduziert wird. Siehe das beigefügte Skript.
Mein einziges Anliegen bei diesem Ansatz ist das Plot der Unabhängigkeit. Sind diese Patienten in irgendeiner zeitlichen Reihenfolge aufgeführt? Wenn ja, könnte es dort ein Problem geben, zumal die letzten 2 Patienten diejenigen mit erhöhten Metastasen sind.
Re: MessungenDanke, Jim! ich werde versuchen
Re: Wiederholte MessungenChecken Sie Ihr Breitformat aus
Analysieren ==> Spezialisierte Modellierung ==> Übereinstimmende Paare
