Обоснование применимости параметрических методов СА (в случае их использования): различия между версиями

Материал из ClinpharmWiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
 
Строка 6: Строка 6:


К параметрическим методам СА относятся такие методы как t-критерий Стьюдента, корреляционный анализ по Пирсону, ANOVA по Пирсону и другие. Данная рекомендация касается как как сравнения групп по исходным характеристикам, так и основного СА, по результатам которого формулируются выводы исследования).
К параметрическим методам СА относятся такие методы как t-критерий Стьюдента, корреляционный анализ по Пирсону, ANOVA по Пирсону и другие. Данная рекомендация касается как как сравнения групп по исходным характеристикам, так и основного СА, по результатам которого формулируются выводы исследования).


В случае применения непараметрических методов СА проверки вида распределения признаков не требуется.
В случае применения непараметрических методов СА проверки вида распределения признаков не требуется.

Текущая версия на 18:57, 19 октября 2021

В случае использования параметрических методов СА в публикации о клиническом исследовании рекомендуется приводить обоснования их применимости.

Информация об обоснованности применения параметрических методов СА может быть приведена в разделе «Материалы и методы» или разделе «Результаты».

Обоснованием применимости параметрических методов СА является информация о том, что распределение признаков, анализируемых с помощью параметрических методов, является нормальным в каждой из групп сравнения. Рекомендуется  приведение рассчитанных уровней статистической значимости и статистических критериев, на  основании которых осуществлялась данная проверка.

К параметрическим методам СА относятся такие методы как t-критерий Стьюдента, корреляционный анализ по Пирсону, ANOVA по Пирсону и другие. Данная рекомендация касается как как сравнения групп по исходным характеристикам, так и основного СА, по результатам которого формулируются выводы исследования).

В случае применения непараметрических методов СА проверки вида распределения признаков не требуется.