Methods Inf Med 1979; 18(02): 84-88
DOI: 10.1055/s-0038-1636665
Original Article
Schattauer GmbH

A Procedure for Comparing Groups of Time-Dependent Measurements

EIN VERFAHREN ZUM VERGLEICH VON GRUPPEN ZEITABHÄNGIGER VERLAUFS -KURVEN
H. Prestele
1   From the Institute of Medical Statistics and Documentation of the University of Erlangen——Nürnberg (Head: Prof. Dr. L. Horbach) and the Clinical Documentation of the University of Ulm (Head: Prof. Dr. W. Gaus)
,
W. Gaus
1   From the Institute of Medical Statistics and Documentation of the University of Erlangen——Nürnberg (Head: Prof. Dr. L. Horbach) and the Clinical Documentation of the University of Ulm (Head: Prof. Dr. W. Gaus)
,
L. Horbach
1   From the Institute of Medical Statistics and Documentation of the University of Erlangen——Nürnberg (Head: Prof. Dr. L. Horbach) and the Clinical Documentation of the University of Ulm (Head: Prof. Dr. W. Gaus)
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Publication Date:
20 February 2018 (online)

A three stop procedure is proposed for the comparison of groups, where for each individual a process is investigated on the basis of repeated measurements (e.g. 3 up to about 15 time points).

1. A natural cubic spline function is fitted to the time-dependent measurements of each individual. A cubic spline is a function which is composed of piecewise polynomials, continuous up to and including second derivatives; it has a minimal »curvature«, so that a »smooth« curve is generated.

2. For each individual the value of a problem-oriented parameter is estimated from the spline function.

3. The values of the problem-oriented parameter are evaluated with standard, not necessarily longitudinal methods for estimating and hypothesis testing.

The proposed procedure requires neither an equal number of measurements for each individual, nor the same time points of measurement for all individuals, nor equal length of the time intervals. Splines can be fitted to very different patterns of curves. They can be used for a more exact calculation of parameters adequate to the problem concerned. The procedure necessitates the use of a computer; programs are available and do not demand excessive arithmetic precision and computing time.

Für den statistischen Vergleich von Gruppen, bei denen von jedem Individuum ein zeitlicher Verlauf (mit 3 bis ca. 15 Messungen) vorliegt, wird ein Verfahren in 3 Schritten vorgeschlagen:

1. An die Verlaufsdaten jedes Individuums wird eine natürliche kubische Splinefunktion angepaßt. Em kubischer Spline besteht aus stückweise “zusammengesetzten Polynomen; er ist stetig bis zur zweiten Ableitung und besitzt eine minimale »Krümmung«, so daß sich insgesamt ein »glatter« Kurvenverlauf ergibt.

2. Für jedes Individuum wird aus der angepaßten Splinefunktion der Wert eines problemadäquaten und verlaufstypischen Parameters geschätzt.

3. Die geschätzten Parameterwerte gehen in die üblichen statistischen Schätz- und Testverfahren ein, die man bei Querschnittsuntersuchungen benutzt.

Das vorgeschlagene Verfahren setzt weder die gleiche Anzahl von Messungen für jedes Individuum, noch gleiche Meßzeitpunkte für alle Individuen, noch gleichgroße Zeitintervalle voraus. Die Splines können sehr verschiedenartigen Kurvenzügen angepaßt werden. Sie können zur genaueren Bestimmung problemadäquater Kurvenparameter benutzt werden. Das Verfahren erfordert den Einsatz eines Rechners: Programme stehen zur Verfügung und stellen keine besonderen Anforderungen an arithmetrische Genauigkeit und Rechenzeitbedarf.

 
  • References

  • 1 Böhmer K. Spline-Funktionen. Stuttgart: Teubner; 1974
  • 2 Fernes U. Parametrise he und nichtparametrische Ansätze zur Analyse von Verlaufskurven. Colloquium of the Austrian and Swiss Region of the International Biometric Society, Krems. 1977
  • 3 Greville T. N. E. Theory and Applications of Spline Functions. New York: Academic Press; 1969
  • 4 Horbach L. Verlaufsbeurteilung beim therapeutischen Vergleich. Arzneimittel-Forsch 24 1974; 1001-1004.
  • 5 Horbach L. Einführung in die Thematik statistischer Ver-laufskurven in der Medizin. 21st Colloquium of the German Region of the International Biometrie Society, Stuttgart-Hohenheim. 1975
  • 6 Horbach L. Statistische Analysen von Verlaufsbeobachtungen. In Lange,. Michaelis, Überla (Hrsg.): 15 Jahre Medizinische Statistik und Dokumentation — Aspekte eines Fachgebietes. Berlin: Springer; 1978
  • 7 Immich H, Sonnemann E. Which statistical models can be used in practice for the comparison of curves over a few time-dependent measure points ?. Biometrie — Praximetrie 14 1974; 43-52.
  • 8 Krauth J. Nichtparametrische Ansätze zur Auswertung von Verlaufskurven. Biometr. Z 15 1973; 557-566.
  • 9 Matzkies F, Grabner W, Prestele H, Daniel U, Phillip J, Fischer K. Untersuchungen zur circadianen Rhythmik der Glukosetoleranz mit 50 und 100 g Glukose. Teil A: Klinische Beobachtung. 9th Congress of the German Diabetic Society, Travemünde. 1974
  • 10 Prestele H. Splinefunktionen zur statistischen Analyse von Zeitverläufen in der Medizin. Inaug.-Diss. Ulm. 1977
  • 11 Prestele H. Splinefunktionen zur statistischen Analyse von Verlaufsscharen. 24th Colloquium of the German Region of the International Biometrie Society, Wuppertal. 1978
  • 12 Reinsch C. H. Smoothing by Spline Functions. Num. Math 10 1967; 177-183.
  • 13 Riedwyl H. Beurteilung von Verlaufskurven mit der Flächenmethode. 23rd Colloquium of the German Region of the International Biometrie Society, Nürnberg. 1977
  • 14 Späth K. Spline-Algorithmen zur Konstruktion glatter Kurven und Flächen. München: Oldenbourg; 1973