For statistics

Submitted by daixijian on Sat, 05/31/2014 - 09:52

臧老师及各位老师：
      您好！
      我有一组病人和一组正常人，都做了A、B、C、D、E问卷，这些问卷之间可能互相存在关联。在做低频振幅的时候，我将病人根据性别分为男、女组，根据治疗与否，分为治疗组及未治疗组，正常人根据年龄、性别选择1：1匹配。所有病人-正常人得到结果P1，P2，P3；女性病人-女性正常人得到结果F1，F2;男性病人-男性正常人得到M1，M2；治疗组-正常人得到结果Treat1，Treat2；未治疗组-正常人得到结果UntTreat1。
        根据这种情况， 统计分析应如何进行？以下哪种更合适？
       1. 在做统计的时候，临床问卷与ALFF结果放在一起做非条件回归？如输入男性组M1，M2指标结果时，其他被试输0
       2.分开统计，如对所有病人-正常人：所有临床问卷与P1，P2，P3做多元线性回归；如对女性病人-女性正常人：用这些被试的问卷结果与F1，F2做多元线性回归。
       
目的：临床问卷之间存在关联，所以问卷之间及问卷与ALFF结果之间均需要做回归分析，选择何种方法合适？
          万分谢谢及期待您及您团队的帮助！
                                                                                                                                                        西件

Submitted by ZangYF on Sat, 05/31/2014 - 11:37

 

(1) 听起来像是2*3设计：两个因素分别是group（3 levels, Patient-treated, Patiene-nontreated, control）和sex (male, female)，我认为应该用2-way ANOVA；
(2) 量表是你感兴趣的变量，所以，我不建议在进行ANOVA时回归掉。并且，有些量表可以肯定在两组之间存在差异，即使回归掉，也应该在两组分别回归，而不是将两组当成同质的组。
(3) 量表之间存在相关，是非常普遍的现象。如果没有很强的假设，通常的做法是将每个量表分别与ALFF进行相关分析。但如果有比较明确的假设，可以进行partial correlation或多元回归分析。
 

Submitted by daixijian on Sat, 05/31/2014 - 15:56

谢谢臧老师的回复。
      您说的 2-way ANOVA是针对量表进行分析吧？
       对脑区差异与量表之间的相关性分析，我有一篇文章就做的偏相关分析，可是专家建议做回归分析。
       我现在想关注差异脑区与量表之间的依存关系， 我做了偏相关分析，有较多相关，担心审稿专家因为这个问题拒稿，所以想改成回归分析，但是有些本来有相关的区域被回归掉了，可是被回归的结果感觉也有意义，您看能不能将偏相关结果与回归结果都放在结果中？虽然感觉有点多此一举。

    2.多元线性回归分析得到这样的结果后，是不是需要再单独将ROI1和床上时间分别各进行一次回归分析？而SRSS的R^2即为0.255   谢谢！