측정치암 환자 그룹에서 치료 전후의 전이 수치를 측정했습니다.
변경 문자 (less 전이 이상 치료 후 전이 )는 치료의 효과에 대한 평가입니다.
어떤 종류의 stat. 분석 행위?
다시 : 측정데이터를 신중하게 고려해 주셔서 감사합니다!
다시 : 쌍 측정Cameron이 이미 지적했듯이, 단순한 일치 쌍 (before-after)은 자연스러운 접근 방식입니다. 나를 귀찮게하는 유일한 타이밍 (타이밍의 부족 제외)은 사망 한 2 명을 제외한 모든 환자에서 전이 수가 감소한 것입니다. 따라서 다른 관련 분석이있을 수 있습니다 - 치료가 사망을 유발하는지 여부에 대한 분류 모델. 그러나 당신의 표본은 너무 작아서 그것이 사실인지 여부에 관해 말할 충분한 정보가 있다고 생각하지 않습니다. (어떤 종류의 대조군이 있습니까?) 환자가 사망 할 때를 제외하고 치료법이 전이의 수를 감소 시킨다는 데이터로부터 나타납니다.
다시 : 측정모델의 추가 요소 (특히 시간)에 대한 노트를 잘 이해합니다. 고맙습니다!
다시 : 측정 반복이 데이터에서 시간 변수가 누락되지 않았습니까? 측정을 할 때 기록없이 전이의 수를 측정하는 것이 얼마나 의미있는 일인지 확신 할 수 없습니다. 그들 모두 치료 후 같은 시간에 복용 했습니까? 2 명의 환자가 사망 한 것을 감안할 때, 데이터에 적어도 약간의 시간 변화 (일부 검열)가있는 것으로 보인다. 따라서, 대조 쌍 방법이 치료법이 전이를 감소시키는 지 여부에 대한 원산지 추정치를 제공 할 수 있지만 측정의 타이밍에 대해 더 알지 못하면 정확한 측정이 의미가 있는지 확신 할 수 없습니다.
다시 : 측정 카메론, 당신의 접근에 대한 깊은 감사를드립니다.
"이 환자들은 어떤 종류의 시간 순서로 나열되어 있습니까?" 아니!
다시 : 측정 반복일치 쌍은 내가 생각할 것 인 첫번째 물건이다. 그러나 나는 당신은 적당한 가정을 점검 할 필요가있다. before 카운트와 비교하여 차이를 플롯하면 다음과 같습니다.
좋은 소식은,이 치료법이 무엇이든, 확실히 메스 터스의 수를 줄이는 것입니다. 그러나 치료의 효과가 환자의 사례가 얼마나 나쁜지에 대한 함수이기도하므로 테스트 / 모델에서 그 사실을 설명해야합니다.
와이드 형식 데이터에서 차이를 계산하는 열을 추가합니다. 귀하의 답변입니다. 그런 다음 회귀 선을 이전 수만큼 차이에 맞 춥니 다. 슬로프 기간은 0.357이며 추가적으로 모든 기존 전이가 있음을 의미합니다. 평균적으로 치료 횟수는 0.357 회 줄어 듭니다. 첨부 된 스크립트를 참조하십시오.
이 접근 방식에 대한 유일한 관심은 독립성 문제입니다. 이 환자들은 어떤 종류의 시간 순서로 나열되어 있습니까? 그렇다면 마지막 2 명의 환자가 전이가 증가한 환자이므로 특히 문제가있을 수 있습니다.
다시 : 측정짐 감사합니다! 나는 시도 할 것이다.
다시 : 측정 반복와이드 포맷을 사용하여 체크 아웃하십시오.
분석 ==> 전문 모델링 ==> 일치 쌍
