আমি কি আমার নমুনায় "বাম চোখ" এবং "ডান চোখ" ব্যবহার করতে পারি?

11

আমার তথ্য নিম্নরূপ। আমার দুই গ্রুপের রোগী রয়েছে। প্রতিটি গ্রুপের রোগীদের চোখের অপারেশন বিভিন্ন ধরণের ছিল। প্রতিটি গ্রুপের রোগীদের উপর 5 ভেরিয়েবল পরিমাপ করা হয়েছিল। আমি পারমিটেশন পরীক্ষা বা মানোভা ব্যবহার করে দুটি গ্রুপের মধ্যে সেই পরিবর্তনগুলি তুলনা করতে চাই। যে চোখের উপর অস্ত্রোপচার করা হয়েছিল তা বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে আসলে কিছু যায় আসে না। তবে উদাহরণস্বরূপ, গ্রুপ এ-এর রোগী 2 এর দুটি চোখের উপরই সার্জারি হয়েছিল এবং তাই এই 5 টি ভেরিয়েবল দু'বার পরিমাপ করা হয়েছে, প্রতিটি চোখের উপরে একবার। আমি কি রোগীকে 2 বাম এবং রোগী 2 ডানদিকে দুটি ভিন্ন পর্যবেক্ষণ হিসাবে বিবেচনা করতে পারি? বি গ্রুপ 31 তে রোগীর জন্য একই

\begin{array}{l} Patient & Surgery type & Side & V1 & \dots & V 5 \\ 1 & A & Left & 91 & \dots & 22 \\ 2 & A & Left & 87 & \dots & 19 \\ 2 & A & Right & 90 & \dots & 23 \\ . & . & . \\ 31 & B & Left & 90 & \dots & 17 \\ 31 & B & Right & 88 & \dots & 19 \\ 32 & B & Right & 91 & \dots & 24 \\ . & . & । \end{array}

$\begin{array} \hline \text{Patient} & \text{Surgery type} & \text{Side} & \text{V1}& \ldots & V5\\ 1 & \text{A} & \text{Left} & 91 & \ldots & 22\\ 2 & \text{A} & \text{Left} & 87 & \ldots & 19\\ 2 & \text{A} & \text{Right} & 90 & \ldots & 23\\ . & . & . &\\ 31 & \text{B} & \text{Left} & 90 & \ldots & 17\\ 31 & \text{B} & \text{Right} & 88 & \ldots & 19\\ 32 & \text{B} & \text{Right} & 91 & \ldots & 24\\ . & . & . &\\ \hline \end{array}$

sampling

— সারা
সূত্র

2

আপনার পরীক্ষাটি ম্যাচযুক্ত জোড় পরীক্ষার মতো ভারসাম্যহীন এলোমেলো ব্লক ডিজাইনের অনুরূপ কিছু দ্বারা সম্পন্ন হতে পারে। তবে আমি আরও অনুমান করার আগে, আপনি দয়া করে আপনার ডেটাটি বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করতে পারেন, এটি দেখতে কেমন দেখাচ্ছে ইত্যাদি?

— সানকুলসু

ধন্যবাদ। আমি এখানে ব্লগটিতে একটি দুর্দান্ত টেবিল বিন্যাসে আমার ডেটা উপস্থাপন করার চেষ্টা করছি তবে কীভাবে তা আমি এখনও বুঝতে পারি নি। আমি আমার পরবর্তী তথ্যে বিশদগুলিতে আমার ডেটা উপস্থাপন করার বিষয়টি নিশ্চিত করব। আমি আবারও বলতে চাই যে উভয় চোখের একই ধরণের অস্ত্রোপচার ছিল, একই গ্রুপেও রয়েছে।

— সারা

আমি একটি নমুনা টেবিল তৈরি করেছি, আপনি এখন আপনার তথ্য দেখানোর জন্য এটি সম্পাদনা করতে পারেন।

— সানকুলসু

@ সানকুলসু, প্রশ্নটি ডেটা ছাড়াই জবাবদিহি করতে পারে। ওপি পোস্ট ডেটা রাখার আপনার উদ্দেশ্য কী?

— ইটরেটর

@Iterator আমি সম্মত এবং আপনি ইতিমধ্যে এটির উত্তর দিয়েছেন (এবং আমি এটির উন্নতি করেছি :-))। আমি ডেটা দেখতে এবং কী ধরণের মডেলগুলি ডেটাতে ফিট হতে পারে তা জানতে আগ্রহী ছিলাম।

— সানকুলসু

15

আমি এটি সুপারিশ করব না। ডোমেন বিশেষজ্ঞ না হয়ে, আমি এখনও তিনটি জিনিস সনাক্ত করতে পারি যা ফলাফলগুলির স্বাধীনতা হ্রাস করবে:

উভয় চোখ একই সময়ে (প্রায়) একই সময়ে চিকিত্সা করা হয়েছিল। যদিও এটি অগত্যা কোনও সমস্যা নয়, এটি স্বাধীনতার অন্যান্য অনুমানগুলিকে প্রভাবিত করে। আরও কী, সার্জিক্যাল টিম উভয়কে একইরকম আচরণ করতে পছন্দ করেছে বা অন্য চোখের দিক বিবেচনা করে একটি চোখ সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
উভয় চোখ একই শল্য চিকিত্সা দল দ্বারা চিকিত্সা করা হয়েছিল (সার্জন এবং অন্য সবাই জড়িত)
উভয় চোখ একই রোগীর "কারণসমূহ" এর অধীন, অর্থাত্ রোগীর সাথে এমন কিছু হবে যা ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে, যেমন অন্যান্য চিকিত্সার সাথে সম্মতি, সামগ্রিক স্বাস্থ্য ইত্যাদি etc.

যদি ফলাফল সম্পর্কে কিছু শল্য চিকিত্সা দল বা রোগীর কাছে দায়ী করা যেতে পারে তবে সমস্যা আছে।

— iterator
সূত্র

5

কারণ এখন পর্যন্ত সমস্ত উত্তর নেতিবাচক (পুরো ডেটা সেটের চেয়ে কম ব্যবহারের পক্ষে বা দুই-চোখের ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধ ব্যবহারের পরামর্শ দেওয়ার ক্ষেত্রে) পরামর্শ দেওয়ার কারণে, আসুন আমরা কী করা যায় তা দেখি। তার জন্য, আমাদের একটি সম্ভাব্যতা মডেল প্রয়োজন।

একক প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবল বিবেচনা করুন, (স্পষ্টত V5 এর মাধ্যমে ভি 1 এর মধ্যে একটি)। প্রস্থান করার সময় হিসাবে, ধরুন প্রতিক্রিয়াটি বেশ কয়েকটি কারণের উপর নির্ভর করে $Y$

একটি গড় বা "সাধারণ" প্রতিক্রিয়া । $\mu$
শূন্য গড় সহ একটি র্যান্ডম রোগী-নির্দিষ্ট ফ্যাক্টর, । $\varepsilon$
উভয় চোখ জড়িত সম্ভবত একটি সূচক, । $X_2$
একটি সার্জারি টাইপ ফ্যাক্টর, , যা চোখের একটি বৈশিষ্ট্য হওয়া উচিত , তবে যা প্রতিটি রোগীর মধ্যে ধ্রুবক হিসাবে উপস্থিত হয় (যার ফলে এই উপাদানটি সনাক্ত করার জন্য আমাদের ক্ষমতা সীমিত করা হয়)। $X_s$
ডান ও বাম দিকে মধ্যে কোনো নিয়মানুগ পার্থক্য একটি ফ্যাক্টর । $X_e$
প্রতিটি চোখের, যে চোখ, প্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়া থেকে একটি র্যান্ডম প্রকরণ , শূন্য গড় এবং রোগীর ফ্যাক্টর স্বাধীন সঙ্গে । $\delta$ $\varepsilon$

এখানে অন্তর্নিহিত যে পরীক্ষাটি নির্দিষ্ট মানক পদ্ধতিতে ডিজাইন করা হয়েছিল: যথা, রোগীদের এলোমেলোভাবে একটি নির্দিষ্ট জনগোষ্ঠী থেকে বাছাই করা হয়েছিল; বাম চোখ, ডান চোখ, বা উভয় চিকিত্সা করার দৃ the়তা হয় এলোমেলোভাবে তৈরি করা হয়েছিল বা অন্য কারণগুলির তুলনায় স্বাধীন ধরে নেওয়া যেতে পারে; ইত্যাদি। এই অনুমানগুলির পরিবর্তনের জন্য মডেলটিতে সহ পরিবর্তনগুলি প্রয়োজন।

এই মডেল অনুযায়ী, প্রতিক্রিয়া চোখের প্রত্যাশিত ( রোগীর মধ্যে) হয় $j$ $j \in {\text{right}, \text{left}}$ $i$

ওয়াই (আমি, ঞ) = μ + + β_{2} {এক্স}_{2} (আমি, ঞ) + + β_{গুলি} {এক্স}_{গুলি} (আমি, ঞ) + + β_{ই} {এক্স}_{ই} (ঞ) + + ε (আমি) + + δ (ঞ) ।

$Y(i,j) = \mu + \beta_2 X_2(i,j) + \beta_s X_s(i,j) + \beta_e X_e(j) + \varepsilon(i) + \delta(j).$

এটি দেখতে কিছুটা জটিল আংশিক নেস্টেড মিশ্রিত মডেলের মতো। , এবং প্যারামিটারগুলি সর্বাধিক সম্ভাবনার (বা সম্ভবত জেনারেলাইজড ন্যূনতম স্কোয়ার রিগ্রেশন) দিয়ে করা যায়। $\mu$ $\beta_2$ $\beta_s$

আমি কীভাবে এই সমস্যাটি সম্পর্কে লাভজনকভাবে ভাবতে পারি এবং ডেটাসেটকে পুরোপুরি কাজে লাগানোর পথে পৌঁছতে পারে তা দেখানোর জন্য আমি এটি বিশুদ্ধরূপে একটি চিত্র হিসাবে প্রস্তাব করি। আমার কিছু অনুমান ভুল হতে পারে এবং এটি সংশোধন করা উচিত; অতিরিক্ত মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন হতে পারে; চোখের মধ্যে সম্ভাব্য পার্থক্য কীভাবে সেরা পরিচালনা করা যায় সে সম্পর্কে কিছু চিন্তাভাবনার প্রয়োজন হতে পারে। (এটি সম্ভবত বাম এবং ডান মধ্যে সর্বজনীন পার্থক্য আছে, তবে সম্ভবত রোগীর প্রভাবশালী চোখের সাথে সম্পর্কিত একটি পার্থক্য রয়েছে))

মুল বক্তব্যটি হ'ল হয়না যে রোগীর প্রতি এক চোখের মধ্যে বিশ্লেষণকে সীমাবদ্ধ করতে বা অ্যাডহক বিশ্লেষণমূলক পদ্ধতি ব্যবহার করার কোনও কারণ নেই । স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিটি প্রযোজ্য বলে মনে হয় এবং এটি ব্যবহারের একটি ভাল উপায় পরীক্ষার মডেলিংয়ের মাধ্যমে শুরু হয়।

— whuber
সূত্র

আমি মনে করি এটি যুক্ত করা জরুরী যে স্বতন্ত্রতার ধারণাটি যদি বাইনোকুলার ট্রিটমেন্ট সহ নমুনাগুলি ব্যবহার করে তবে তা পরীক্ষা করে নেওয়া উচিত। নির্ভরতার জন্য এ জাতীয় পরীক্ষা দুটি মডেল নিয়ে এগিয়ে যাওয়ার আগে করা উচিত , দুটি কারণে: 1: যদি কিছুটা নির্ভরতা থাকে তবে এটি খুব আকর্ষণীয় হতে পারে। 2: নির্ভরতা বোঝা একটি ভাল মডেল হতে পারে।

— Iterator

@ ইটারেরেটর আপনার ভাল পরামর্শটি হ'ল আমি এই আলোচনাটি উত্সাহিত করার আশা করছিলাম: যখন আমরা কীভাবে আমাদের ডেটা মডেল করবেন তা নিয়ে চিন্তাভাবনা করি, আমরা প্রায়শই কী অনুমান করা হচ্ছে সে সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি লাভ করি এবং এটি পরীক্ষা করার প্রয়োজন হয়।

— whuber

@ শুভ সূচনা। সর্বদা হিসাবে, আপনি "মিশ্র-মডেল-ইশ" চিকিত্সা সম্পর্কে ঠিক বলেছেন! আমি আপনার সাথে একমত যে আমাদের কোনও ডেটা "ফেলে" দেওয়া উচিত নয়।

— সানকুলসু

3

আমি অন্যদের সাথে একমত যে একই রোগীর দুটি চোখ স্বাধীন নয়। তবে আমি কেবলমাত্র একটি নমুনা ব্যবহারে সম্মত নই। সর্বোপরি মূল্যবান নমুনা ফেলে দিচ্ছে।

কিছুটা একই পরিস্থিতিতে (আমার কিছু রোগী আবার একই টিউমারে অপারেশন করেছিলেন) আমি তাদের নমুনা ব্যবহার করি do

(পুনরাবৃত্ত / পুনরাবৃত্ত ক্রস) বৈধতার জন্য আমি নিশ্চিত হয়েছি যে বিভাজনটি রোগী-ভিত্তিতে সম্পন্ন হয়েছে।
আমি কার্যকর (পরিসংখ্যান) নমুনার আকারটি বলতে পারি না। আমার জন্য এটি কিছু রোগীর বেশি নমুনার কারণে কোনও সমস্যা নেই। আমার প্রতিটি নমুনার জন্য শত শত স্পেকট্রা রয়েছে এবং সেগুলি পুনরাবৃত্তি করা হয় না (সেগুলি বিভিন্ন জায়গা থেকে নেওয়া হয়) বা স্বতন্ত্র। সুতরাং আমি এখানে কিছু আলগা না।
আমি কখনও কখনও কার্যকর (পরিসংখ্যান) নমুনা আকারের জন্য রক্ষণশীল বাউন্ড হিসাবে রোগীদের সংখ্যা ব্যবহার করি: কমপক্ষে রোগীরা স্বাধীন
আপনি নমুনাগুলি ওজন করতে পারেন যাতে প্রতিটি রোগী একই ওজন নিয়ে বিশ্লেষণে প্রবেশ করে।

— এসএক্সের সাথে অসন্তুষ্ট সিবিলেটগুলি
সূত্র

2

আমি @iterator এর সাথে একমত যদি একটি বৃহত অনুপাতের দু'জনের চোখের শল্য চিকিত্সা হয় তবে আমি একত্রে মিলিত জোড়ায় কিছু করতাম। যদি একটি সামান্য অনুপাতের উভয় চোখের উপরই অস্ত্রোপচার হয়, তবে আমি সম্ভবত এই লোকগুলির জন্য চোখের ব্যবহার করব না, তবে অবশ্যই উভয়ই নয়।

— পিটার ফ্লুম - মনিকা পুনরায়
সূত্র

1

পিটার ডান। আসলে, সেটটি নিজের মধ্যে বেশ আকর্ষণীয় হতে পারে: উভয় চোখেই চালিত হওয়ার প্রয়োজনে শর্তযুক্ত , ফলাফলগুলি আরও খারাপ হয়েছিল? কারণ আমরা স্বাধীনতা অভিমানী না অ্যাডভোকেট কারণে এই অনেক আছে হল পারে ভুল হতে। যদি বড় পরিমাণে নমুনা থাকে তবে স্বাধীনতার জন্য পরীক্ষা করুন। অন্তর্দৃষ্টি খুব আকর্ষণীয় এবং ব্যবহারিকভাবে দরকারী হতে পারে।

— Iterator

1

পুনরুক্তি এবং পিটারের মন্তব্যে যুক্ত করার জন্য একটি পয়েন্ট। সামগ্রিক ডেটা সেট বিশ্লেষণ করার সময়, আপনারা উভয় ক্ষেত্রেই অপারেশন করা রোগীদের জন্য কেবল একটি চোখের ডেটা ব্যবহার করবেন (কারণ দুটি চোখের ফলাফলের স্বাধীন হওয়ার সম্ভাবনা কম)। কোন চোখ? একটি র‌্যান্ডমাইজেশন পদ্ধতি ব্যবহার করুন, যাতে আপনি ভাল (বা আরও খারাপ) ফলাফলটি পছন্দ করেন না, যা ফলাফলগুলিকে প্রভাবিত করবে (পক্ষপাত)।

একটি পৃথক অধ্যয়নের অংশ হিসাবে, আপনি কেবল এক নজরে ভাল ফলাফল প্রাপ্ত রোগীদের দিকে চেয়ে দেখতে পারেন এবং অন্যটিতে নয়, এবং দেখার চেষ্টা করতে পারছেন যে পার্থক্যের কারণ সম্পর্কে কোনও ইঙ্গিত রয়েছে।

— হার্ভি মোটুলস্কি
সূত্র