Me dieron datos para analizar en un estudio que analizaba los efectos de un tratamiento sobre los niveles de hierro en cuatro puntos de tiempo diferentes (antes del tratamiento, el día en que finalizó el tratamiento, 4 semanas después del tratamiento y 2-4 meses después del tratamiento). No hay grupo de control. Están buscando ver si hay aumentos significativos en los niveles de hierro en cada uno de los 3 puntos de tiempo posteriores al tratamiento al nivel anterior al tratamiento (basal). Once pacientes tenían niveles basales, pero solo 8 pacientes tenían datos completos para los 4 puntos de tiempo ( = 11, 10, 9 y 8 para cada punto de tiempo). No solo se midieron los niveles de hierro, sino que se tomaron otras dos medidas de laboratorio en cada punto de tiempo para compararlas con la línea de base.
Tengo algunas preguntas sobre cómo analizar esto. Primero pensé que un ANOVA RM sería apropiado para analizar estos datos, pero estaba preocupado por el pequeño tamaño de la muestra, la pérdida de datos y la distribución no normal de los datos. Luego consideré comparar cada medida posterior al tratamiento con la línea de base usando las pruebas de Wilcoxon de rango con signo, pero luego me encontré con el tema de las comparaciones múltiples. Sin embargo, he leído algo de literatura que minimiza la necesidad de ejecutar múltiples comparaciones. Entonces, en general, estoy tratando con tamaños de muestra pequeños, datos incompletos y comparaciones múltiples (y si es necesario o no).
Espero que todo esto tenga sentido. Soy nuevo en CrossValidated y un colega me dirigió aquí como un lugar para aprender de estadísticos experimentados, ¡así que agradecería cualquier consejo! ¡Gracias!
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Hay cuatro puntos de tiempo totales y la variable de resultado es continua. Por ejemplo, los resultados en cada punto de tiempo se parecen a esto:
Baseline (n=11): [2, 7, 7, 3, 6, 3, 2, 4, 4, 3, 14]
1st Post (n=10): [167, 200, 45, 132, ., 245, 199, 177, 134, 298, 111]
2nd Post (n=9): [75, 43, 23, 98, 87, ., 300, ., 118, 202, 156]
3rd Post (n=8): [23, 34, 98, 112, ., 200, ., 156, 54, 18, .]