Использование RM-ANOVA в программных средах R и SPSS на примере динамической оценки показателей углеводного обмена у пациенток с синдромом поликистозных яичников


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматривается применение метода дисперсионного анализа с повторными измерениями (RM-ANOVA) в медико-биологических исследованиях. Уделено внимание формализации постановки исследовательской задачи в терминах дисперсионного анализа, форме представления набора данных в дизайне повторных измерений и оценке допущений применимости метода, а также приведены требования к составлению статистического отчета научного исследования с использованием RM-ANOVA. Для иллюстрации применения метода используется задача оценки влияния синдрома поликистозных яичников на динамику изменений уровня глюкозы при проведении перорального теста толерантности к глюкозе у пациенток различной этнической принадлежности. Программные среды R, SPSS выбраны в качестве инструментов для реализации вычислительных процессов дисперсионного анализа и графического представления результатов анализа данных как наиболее популярные среди программного обеспечения для статистического анализа данных.

Об авторах

А В Аталян

Научный Центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Email: info@eco-vector.com
г. Иркутск

О В Кузьмин

Иркутский государственный университет

Email: info@eco-vector.com

Институт математики, экономики и информатики

г. Иркутск

А М Гржибовский

Северный государственный медицинский университет; Казахский национальный университет им. Аль-Фараби; Западно-казахстанский университет им. Марата Оспанова; Северо-Восточный федеральный университет

Email: Andrej.Grjibovski@gmail.com

доктор медицины, заведующий ЦНИЛ ; профессор; почетный доктор; почетный профессор; визитинг-профессор

163000 г. Архангельск, Троицкий проспект, д. 51

Л В Сутурина

Научный Центр проблем здоровья семьи и репродукции человека

Автор, ответственный за переписку.
Email: info@eco-vector.com
г. Иркутск

Список литературы

  1. Ланг Т., Сесик М. Как описывать статистику в медицине. Аннотированное руководство для авторов, редакторов и рецензентов: пер. с англ. под ред. В. П. Леонова. М.: Практическая медицина, 2011. 480 с
  2. Alves R. M., Madruga M. R., Tavares H. R., Lobato T. D. C., Oliveira T. F. D. Fixed effect models with repeated measures applied to genetics improvement of cupuasu tree. Revista Brasileira de Fruticultura. 2015, 37 (4), pp. 993-1000.
  3. Armstrong R. A. Recommendations for analysis of repeated-measures designs: Testing and correcting for sphericity and use of manova and mixed model analysis. Ophthalmic & physiological optics: the journal of the British College of Ophthalmic Opticians (Optometrists). 2017, 37 (5), pp. 585-593.
  4. Behboudi-Gandevani S., Amiri M., Bidhendi Yarandi R., Noroozzadeh M., Farahmand M., Rostami Dovom M., Ramezani Tehrani F. The risk of metabolic syndrome in polycystic ovary syndrome: A systematic review and metaanalysis. Clinical endocrinology. 2018, 88 (2), pp. 169-184.
  5. Definition and diagnosis of diabetes mellitus and intermediate hyperglycaemia: Report of a WHO/IDF consultation. Geneva, Switzerland, World Health Organization, 2006. 1 online resource.
  6. Grundy S. M., Cleeman J. I., Daniels S. R., Donato K. A., Eckel R. H., Franklin B. A., Gordon D. J., Krauss R. M., Savage P. J., Smith S. C., Spertus J. A., Costa F. Diagnosis and management of the metabolic syndrome: An American Heart Association/National Heart, Lung, and Blood Institute Scientific Statement. Circulation. 2005, 1 12 (17), pp. 27352752.
  7. Haverkamp N., Beauducel A. Violation of the Sphericity Assumption and Its Effect on Type-I Error Rates in Repeated Measures ANOVA and Multi-Level Linear Models (MLM). Frontiers in psychology. 2017, 8, p. 1841.
  8. Kain M. P., Bolker B. M., McCoy M. W A practical guide and power analysis for GLMMs: Detecting among treatment variation in random effects. PeerJ. 2015, 3, p. e1226.
  9. Kolesnikova L. I., Kolesnikov S. I., Darenskaya M. A., Grebenkina L. A., Nikitina O. A., Lazareva L. M., Suturina L. V., Danusevich I. N., Druzhinina E. B., Semendyaev A. A. Activity of LPO Processes in Women with Polycystic Ovarian Syndrome and Infertility. Bulletin of experimental biology and medicine. 2017, 162 (3), pp. 320-322.
  10. Lee Y., Park S., Moon S., Lee J., Elston R. C., Lee W., Won S. On the analysis of a repeated measure design in genome-wide association analysis. International journal of environmental research and public health. 2014, 11 (12), pp. 12283-12303.
  11. Lininger M., Spybrook J., Cheatham C. C. Hierarchical linear model: Thinking outside the traditional repeated-measures analysis-of-variance box. Journal of athletic training. 2015, 50 (4), pp. 438-441.
  12. Lizneva D., Kirubakaran R., Mykhalchenko K., Suturina L., Chernukha G., Diamond M. P., Azziz R. Phenotypes and body mass in women with polycystic ovary syndrome identified in referral versus unselected populations: Systematic review and meta-analysis. Fertility and sterility. 2016, 106 (6), pp. 1510-1520.e2.
  13. Lizneva D., Suturina L., Walker W., Brakta S., Gavrilova-Jordan L., Azziz R. Criteria, prevalence, and phenotypes of polycystic ovary syndrome. Fertility and sterility. 2016, 106 (1), pp. 6-15.
  14. Macut D., Bjekić-Macut J., Rahelić D., Doknić M. Insulin and the polycystic ovary syndrome. Diabetes research and clinical practice. 2017, 130, pp. 163-170.
  15. Manell E., Hedenqvist P., Svensson A., Jensen-Waern M. Establishment of a Refined Oral Glucose Tolerance Test in Pigs, and Assessment of Insulin, Glucagon and Glucagon-Like Peptide-1 Responses. PloS one. 2016, 11 (2), p. e0148896.
  16. Phillips P. Oral glucose tolerance testing. Australian Family Physician. 2012, 41 (6), pp. 391-393.
  17. Samson S. L., Garber A. J. Metabolic syndrome. Endocrinology and metabolism clinics of North America. 2014, 43 (1), pp. 1-23.
  18. Suturina L., Lizneva D., Danusevich I., Lazareva L., Belenkaya L., Nadeliaeva I., Kovalenko I., Bazarova T., Khomyakova A., Natyaganova L., Dolgikh M., Kurashova N., Gavrilova O., Darzhaev Z., Sholohov L., Atalyan A., Rashidova M., Damdinova L., Rostovtseva L., Alekseeva L., Sharifulin E., Legro L., Stanczyk F., Yuldiz B., Chen Y. H., Kintziger K., Diamond M. P., Azziz R. The design, methodology, and recruitment rate for the Eastern Siberia PCOS epidemiology&phenotype (ES-PEP) Study. Abstracts of the 41st Annual Meeting of the Androgen Excess & PCOS Society. 2016, p. 76.
  19. van Buuren S., Groothuis-Oudshoorn K. mice: Multivariate Imputation by Chained Equations in R. Journal of Statistical Software. 201 1, 45 (3).

© Экология человека, 2019


 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах