Могу ли я использовать «левый глаз» и «правый глаз» в моем образце в качестве двух разных предметов?

11

Мои данные таковы. У меня есть две группы пациентов. Пациенты в каждой группе имели разные виды хирургии глаза. 5 переменных были измерены на пациентах в каждой группе. Я хочу сравнить эти переменные между двумя группами, используя тест перестановки или MANOVA. Глаз, на котором была сделана операция, не имеет большого значения при анализе. Однако, пациент 2 в группе А, например, перенес операцию на обоих глазах и, следовательно, эти 5 переменных были измерены дважды, по одному разу для каждого глаза. Можно ли рассматривать пациента 2 слева и пациента 2 справа как два разных наблюдения? То же самое для пациента 31 в группе B.

PatientSurgery typeSideV1V51ALeft91222ALeft87192ARight9023...31BLeft901731BRight881932BRight9124...
Сара
источник
2
Ваш тест может быть выполнен с помощью чего-то похожего на тест на согласованную пару, несбалансированный случайный блочный дизайн. Но прежде чем я угадаю дальше, не могли бы вы уточнить ваши данные, как это выглядит и т. Д.?
Suncoolsu
Спасибо. Я пытаюсь представить свои данные в хорошем формате таблицы здесь в блоге, но я все еще не понял, как. Я обязательно представлю свои данные в следующем вопросе. Я хотел бы повторить, что оба глаза перенесли один и тот же тип операции, поэтому находятся в одной группе.
Сара
Я сделал пример таблицы, теперь вы можете редактировать ее, чтобы показать ваши данные.
Suncoolsu
@suncoolsu, вопрос без ответа. Каково ваше намерение получить данные ОП?
Итератор
@ Итератор Я согласен, и вы уже ответили на него (и я проголосовал за него :-)). Мне просто было любопытно посмотреть на данные и какие модели могут быть вписаны в данные.
Suncoolsu

Ответы:

15

Я бы не рекомендовал это. Не будучи экспертом в предметной области, я все же могу выделить три вещи, которые могут снизить независимость результатов:

  1. Оба глаза были обработаны (почти) одновременно. Хотя это не обязательно проблема, это влияет на другие предположения о независимости. Более того, хирургическая бригада, возможно, решила лечить оба одинаково или может принять решение об одном глазу с учетом аспектов другого глаза.
  2. Оба глаза были обработаны одной хирургической бригадой (хирург и все остальные)
  3. Оба глаза подвержены одним и тем же «факторам» пациента, т. Е. Всему, что присуще пациенту и может повлиять на результаты, таким как соблюдение других методов лечения, общее состояние здоровья и т. Д.

Если что-либо о результате может быть отнесено к хирургической бригаде или пациенту, то есть проблема.

Итератор
источник
5

Поскольку все ответы до сих пор являются отрицательными (с точки зрения использования менее полного набора данных или предложения ограниченного использования для случаев с двумя глазами), давайте посмотрим, что можно сделать. Для этого нам нужна вероятностная модель.

Y

  • μ

  • ε

  • X2

  • Xs

  • Xe

  • δε

Здесь подразумевается, что эксперимент был спроектирован определенными стандартными способами: а именно, что пациенты были случайным образом отобраны из определенной популяции; что решение о лечении левого, правого или обоих глаз было либо рандомизированным, либо предполагалось, что оно не зависит от других факторов; и т. д. Изменения в этих допущениях потребуют сопутствующих изменений в модели.

jjright,lefti

Y(i,j)=μ+β2X2(i,j)+βsXs(i,j)+βeXe(j)+ε(i)+δ(j).

μβ2βs

Я предлагаю это исключительно в качестве иллюстрации, чтобы показать, как можно прибыльно подумать об этой проблеме и найти способ максимально полно использовать набор данных. Некоторые из моих предположений могут быть неверными и должны быть изменены; дополнительные взаимодействия могут быть необходимы; может потребоваться некоторая мысль о том, как лучше всего справиться с потенциальными различиями между глазами. (Маловероятно, что есть различие между левым и правым, но, возможно, есть различие, связанное, например, с доминирующим глазом пациента.)

Дело в том, что, по-видимому, нет никаких причин для того, чтобы ограничивать анализ одним глазом на пациента или использовать специальные аналитические методы . Стандартная методология, кажется, применима, и хороший способ ее использования начинается с моделирования эксперимента.

Whuber
источник
Я думаю, что важно добавить, что допущение независимости может и должно быть проверено, если используются образцы с бинокулярным лечением. Такое тестирование на зависимость должно быть выполнено перед тем, как приступить к модели, по двум причинам: 1: если есть некоторая зависимость, то это может быть очень интересно. 2: понимание зависимости может привести к лучшей модели.
Итератор
@Iterator Ваше хорошее предложение - именно то, на что я надеялся, что это обсуждение подскажет: когда мы размышляем о том, как смоделировать наши данные, мы часто получаем представление о том, какие предположения делаются и которые необходимо проверить.
whuber
@whuber Хорошее начало. Как всегда, вы правы насчет лечения "смешанной модели"! Я согласен с вами, что мы не должны «выбрасывать» какие-либо данные.
Suncoolsu
3

Я согласен с другими, что два глаза одного и того же пациента не являются независимыми. Тем не менее, я не согласен на использование только одного образца. После всего, что выбрасывает драгоценные образцы.

В некоторой аналогичной ситуации (некоторые мои пациенты были снова оперированы с той же опухолью), я использую их образцы.

  • Для проверки (повторного / повторного перекрестного) я проверяю, что разделение выполняется для пациента.
  • Я не могу указать эффективный (статистический) размер выборки. Для меня это в любом случае не проблема из-за большего количества образцов некоторых пациентов. У меня есть сотни спектров для каждого образца, и они не повторяются (взяты из разных мест) и не являются независимыми. Так что я ничего не теряю здесь.
  • Я иногда использую количество пациентов в качестве консервативной границы для эффективного (статистического) размера выборки: по крайней мере, пациенты независимы
  • Вы можете взвесить образцы так, чтобы каждый пациент участвовал в анализе с одинаковым весом.
cbeleites недоволен SX
источник
2

Я согласен с @iterator. Если бы значительная часть пациентов перенесла операцию на обоих глазах, я бы сделала несколько подходящих пар. Если бы только небольшая часть пациентов перенесла операцию на обоих глазах, я бы просто не использовал ни один глаз для этих людей, но уж точно не оба.

Питер Флом - Восстановить Монику
источник
1
Питер прав. На самом деле, набор может быть довольно интересным сам по себе: обусловлено ли необходимость оперировать обоими глазами, результаты были хуже? Причина, по которой мы выступаем за то, чтобы не предполагать независимость, состоит в том, что есть много причин, по которым это может быть неправильно. Если достаточно большой образец, проверьте на независимость. Понимание может быть очень интересным и практически полезным.
Итератор
1

Один момент добавить к комментариям итератора и Питера. При анализе общего набора данных вы должны использовать только данные одного глаза для пациентов, которые были прооперированы на обоих (поскольку результат для двух глаз вряд ли будет независимым). Какой глаз? Используйте метод рандомизации, чтобы не выбирать тот, который имеет лучший (или худший) результат, который будет влиять (смещать) на результаты.

В рамках отдельного исследования вы можете рассмотреть только пациентов с хорошим исходом на одном глазу, а не на другом, и попытаться выяснить, есть ли какие-либо намеки на то, что вызывает разницу.

Харви Мотульский
источник