多个变量在干预后有显著差异，这些变量是之间的相关性怎么解释？

相关实验：静脉置管感染及干预动物模型

dxy_o7qss0u5

2022-10-18

求教各位统计学大佬，现在的数据显示，实验组在某方法干预后，A变量、B变量、C变量和D变量均较干预前出现了显著差异。

其中，A变量和B变量是同一个量表的不同因子；C可理解为EEG结果，D可理解为fMRI结果。

现阶段只做了配对t检验，能否直接认为C的变化和D的变化有关呢？但这种情况就需要靠文献去找A、B、C、D之间的联系，然后在讨论部分罗列四者之间的关系。

是否有对应的统计学检验方法，直接可以得到“C的变化”与“D的变化”显著相关这种结论呢？

统计门外汉在此谢过大家！

2 个回答

Dr_劉医生

2022-10-18

有帮助

可以，建议修改一下，用C变量在干预前的浓度或水平，看药物干预后，D变量的变化，这样就成立。用配对T检验看基线特征没问题，第二部用cox回归看C和D的关系，加一个干预和未干预的协变量做修饰作用

dxy_o7qss0u5

2022-10-23

谢谢老师的解答，但我仍有一些问题想咨询您。
1.“用C变量在干预前的浓度或水平，看药物干预后，D变量的变化，这样就成立。”这一步骤是指“协方差分析”吗？因变量为D干预后的值，固定因子为组别即干预方式，协变量为C干预前的值。如果主体间效应分析显示C干预前的值显著性>0.05,意味着C变量对D变量无影响吗？如果<0.05，该怎样解读呢？是直接说“C的变化”和“D的变化”有关吗？还需要说明C的变化方向（变小或变大了）和D的变化方向（变小或变大了）吗？如果要说明变化方向，从分析结果的哪一步骤中可以看出来呢？
2.关于您说第二步用cox分析，但我们的实验中没有涉及到患者生存时间，这种情况也可以使用cox吗？

问题或许太小白，请老师见谅。

期待老师的回复，再次致谢！