Форум врачей-аспирантов

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )

 
Добавить ответ в эту темуОткрыть тему
> Подскажите как использовать двусторонний критерий для сравнения процентов (в американской литературе он также называется z-test for percent) для таблиц сопряженности. сравниваются 3 группы, анализ таблицы сопряженности
Диана
сообщение 13.08.2012 - 05:48
Сообщение #1





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



подскажите как подсчитать р между группами в нижеследующей таблице сопряженности. сказали надо использовать использовать двусторонний критерий для сравнения процентов (в американской литературе он также называется z-test for percent)

Фатальные кардиальные осложнения (χ2=6,23, р=0,0443)
I группа (n=30) II группа (n=30) III группа (n=35)
Фатальный ИМ 0 0 2 (5,7%)
ОСН с летальным исходом 0 1 (3,3%) 3 (8,6%)
всего 0 1 (3,3%) 5 (14,3%)
р р II-III =?

Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
TheThing
сообщение 13.08.2012 - 13:44
Сообщение #2





Группа: Пользователи
Сообщений: 116
Регистрация: 20.02.2011
Пользователь №: 23251



Цитата(Диана @ 13.08.2012 - 05:48) *
подскажите как подсчитать р между группами в нижеследующей таблице сопряженности. сказали надо использовать использовать двусторонний критерий для сравнения процентов (в американской литературе он также называется z-test for percent)

Фатальные кардиальные осложнения (χ2=6,23, р=0,0443)
I группа (n=30) II группа (n=30) III группа (n=35)
Фатальный ИМ 0 0 2 (5,7%)
ОСН с летальным исходом 0 1 (3,3%) 3 (8,6%)
всего 0 1 (3,3%) 5 (14,3%)
р р II-III =?


Поскольку у Вас 3 группы, после того, как Вы найдете, что эти группы в целом отличаются (если не отличаются - на этом все заканчивается), Вам придется использовать апостериорные тесты (post-hoc) , чтобы выяснить, какая группа отличается от какой (1 против 2, 1 против 3, 2 против 3). Методов, которые были предложены для определения, где "зарыто" статистически значимое отличие между группами было предложено несколько (Irwin 1949., Lancaster 1950., Kimball 1954., Kastenbaum 1960., Castellan 1965 и др). Лично я использую в этих целях процедуру Marascuilo (на русский сделайте перевод сами smile.gif ) Пример: "статус" курения среди пациентов с раком легких в 3 группах
n1 - количество курящих пациентов
n2 - общее количество пациентов
р - пропорция

(n1) (n2) (p)
83 86 0.965
90 93 0.968
70 82 0.854

1) Определяем, есть ли статистически значимая разница между 3 группами в общем с помощью теста Хи-квадрат для m пропорций. Получаем Overall Chi Square = 11.1533 df = 2 p = 0.0038, то есть разница есть, где "зарыта" - начинаем искать.
2) Применяем процедуру Мараскило (да простит он меня за произношение), получаем:

A B Di Chi p
1 2 -0.0026 0.0095 0.9953
1 3 0.1115 6.4873 0.039
2 3 0.1141 7.0005 0.0302


A&B - группы, которые попарно сравниваются между собой с применением поправок на множественные сравнения
Di - разница пропорций между группами
Chi - Chi-square
p - p-value

Делаем вывод, что статистически значимо отличаются группы 1 и 3, 2 и 3.

Если Вы хотите научиться считать все это самостоятельно, то Fleiss, et. al. 3rd ed. "Statistical Methods for Rates and Proportions". Если Вам достаточно получить результат, можете сбросить свои данные в том формате, который я привел в примере, проведу расчеты, глянем на результат (я, к сожалению, не могу понять, что Вы написали - надеюсь, это не взаимно laugh.gif )

Сообщение отредактировал TheThing - 13.08.2012 - 13:47
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Диана
сообщение 13.08.2012 - 14:05
Сообщение #3





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



Спасибо за помощь. у меня 3 группы сравнения и данные сравниваются построением таблицы сопряженности и хи квадратом пирсона. мне надо в группах с р меньше 0,05 провести межгрупповое сравнение чтоб выявить какие группы отличаются. я привела таблицу по признаку фатальные кардиальные осложнения. в 1 гр.(n=30) ИМ 0, ОСН 0, во 2 гр.(n=30) ИМ 0, ОСН 1(3,3%), 3 гр.(n=35) ИМ 2(5,7%), ОСН 3(8,6%)больных, пери расчете (χ2=6,23, р=0,0443)
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Диана
сообщение 13.08.2012 - 14:13
Сообщение #4





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



процедура Marascuilo есть ли в стат. пакете STATISTICA

Спасибо за помощь. у меня 3 группы сравнения и данные сравниваются построением таблицы сопряженности и хи квадратом пирсона. мне надо в группах с р меньше 0,05 провести межгрупповое сравнение чтоб выявить какие группы отличаются. я привела таблицу по признаку фатальные кардиальные осложнения. в 1 гр.(n=30) ИМ 0, ОСН 0, во 2 гр.(n=30) ИМ 0, ОСН 1(3,3%), 3 гр.(n=35) ИМ 2(5,7%), ОСН 3(8,6%)больных, пери расчете (χ2=6,23, р=0,0443)
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Диана
сообщение 13.08.2012 - 20:44
Сообщение #5





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



мне это очень важно, сама никак не могу разобраться
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
TheThing
сообщение 13.08.2012 - 21:47
Сообщение #6





Группа: Пользователи
Сообщений: 116
Регистрация: 20.02.2011
Пользователь №: 23251



Цитата(Диана @ 13.08.2012 - 14:13) *
процедура Marascuilo есть ли в стат. пакете STATISTICA

Спасибо за помощь. у меня 3 группы сравнения и данные сравниваются построением таблицы сопряженности и хи квадратом пирсона. мне надо в группах с р меньше 0,05 провести межгрупповое сравнение чтоб выявить какие группы отличаются. я привела таблицу по признаку фатальные кардиальные осложнения. в 1 гр.(n=30) ИМ 0, ОСН 0, во 2 гр.(n=30) ИМ 0, ОСН 1(3,3%), 3 гр.(n=35) ИМ 2(5,7%), ОСН 3(8,6%)больных, пери расчете (χ2=6,23, р=0,0443)


В Статистике так же как и в СПСС - скорее всего, что нет.

Я не совсем понимаю приведенные Вами цифры - в первой группе 30 человек и нет ни одного человека с интересующим Вас признаком? (если судить по ИМ 0, ОСН 0). Получается, что изучается признак, который в группе никак не представлен..как-то странно.. Вы можете указать, сколько в 1 группе было фатальных кардиальных осложнений, сколько было во 2 и 3?

Сообщение отредактировал TheThing - 13.08.2012 - 21:48
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Диана
сообщение 13.08.2012 - 23:26
Сообщение #7





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



у меня 3 группы по лечению, в 1.гр. применяли бетаблокаторы в качестве кардиотропной терапии, и имели меньше кардиальных осложнений после операции, 1 ИМ с благопр. исходом, с летальным исходом 0, во 2 гр. применяли дилтиазем - в результате 1 нелетальный ИМ, и 1 ОСН с лет. исходом, в 3 гр. не получали 1 и 2 препарат, в итоге 5 летальных исходов: 2 ИМ и 3 ОСН.
в книжке Гланца предлагается объединить 2 колонки с близкими результатами и проанализировать 2х2 табл с поправкой Бонферони, а те, кто помогал со статистикой сказали примени z тест для процентов, и уехали в отпуск. в итоге, нигде толком не нашла описание z теста для процентов, только для средних в excel пакете, думаю это не то что мне нужно. и теперь, когда горят все сроки, не знаю что делать
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
DrgLena
сообщение 14.08.2012 - 01:24
Сообщение #8





Группа: Пользователи
Сообщений: 1325
Регистрация: 27.11.2007
Пользователь №: 4573



Не важно чем лечили, важно измерить величину осложнений точно также , как важно вначале измерить величину эффекта, а потом статистически оценить эту величину.

Есть три группы по методам лечения и два типа осложнений. По первому типу осложнений таблица сопряженности не значима , только в третьей группе есть два осложнения, по второму типу осложнений также нет сопряженности между числом осложнений и группой. Чтобы получить желаемое р=0,04 сложили эти два типа осложнений и приведенное значение хи кв. относится к таблице, построенной по сумме осложнений в каждой группе. В первой группе осложнений нет. Фактически, если интересует сравнение группы 2 и 3, то нужно сравнить доли 1/30 (или 2/30) с 5/35. Разница этих долей статистически не значима. Вот и вылезает та самая глупость, когда результат основывается только на p-value

Хочется напомнить, что речь идет о смертельных осложнениях .

На практике сравнивают не два, а гораздо большее число типов осложнений, и очень хорошо для больных, что осложнений вообще нет или их мало и таблицы сопряженности малонасыщены. Для демонстрации различий в группах в таких случаях таблицы сопряженности малопригодны.

Больше полезной информации дают индексы диверсификации, которые учитывают и число и разнообразие осложнений и могут служить для оценки величины осложнений. Сравнение некоторых индексов на форуме обсуждалось.

Если хотите все же Z-Test , то проще некуда http://www.philosophyexperiments.com/statistics/ можете сравнивать любые доли фатальных или не фатальных осложнений 1/30 и 5/35 (The Z-Score is -1.521. The p-value is 0.12852). Тем более 2/30 не будет отличаться от 5/35 (The Z-Score is -0.988. The p-value is 0.32218). Первая группа против третьей, действительно лучше (The Z-Score is -2.155. The p-value is 0.03156)
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
TheThing
сообщение 14.08.2012 - 01:27
Сообщение #9





Группа: Пользователи
Сообщений: 116
Регистрация: 20.02.2011
Пользователь №: 23251



Цитата(Диана @ 13.08.2012 - 23:26) *
у меня 3 группы по лечению, в 1.гр. применяли бетаблокаторы в качестве кардиотропной терапии, и имели меньше кардиальных осложнений после операции, 1 ИМ с благопр. исходом, с летальным исходом 0, во 2 гр. применяли дилтиазем - в результате 1 нелетальный ИМ, и 1 ОСН с лет. исходом, в 3 гр. не получали 1 и 2 препарат, в итоге 5 летальных исходов: 2 ИМ и 3 ОСН.
в книжке Гланца предлагается объединить 2 колонки с близкими результатами и проанализировать 2х2 табл с поправкой Бонферони, а те, кто помогал со статистикой сказали примени z тест для процентов, и уехали в отпуск. в итоге, нигде толком не нашла описание z теста для процентов, только для средних в excel пакете, думаю это не то что мне нужно. и теперь, когда горят все сроки, не знаю что делать


Попробуйте проанализировать как предлагает Гланц, Бонферрони прикрутите за 1 минуту. Может Вам кто-то еще с форума что-то подскажет, потому как то, что предложил я - работать не будет. Мне слабо представляется возможным искать стат. знач. отличия между 5 случаями и 1 (или 0) на выборке в 30..мне кажется, что даже при объединении хи-квадрат не сможет выдать корректный результат, поскольку оч. маленькая частота наблюдений анализируемого Вами признака..
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Диана
сообщение 14.08.2012 - 02:23
Сообщение #10





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



Да, Вы правы насчет маленькой доли осложнений,
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Диана
сообщение 14.08.2012 - 02:26
Сообщение #11





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



Цитата(DrgLena @ 14.08.2012 - 02:24) *
Не важно чем лечили, важно измерить величину осложнений точно также , как важно вначале измерить величину эффекта, а потом статистически оценить эту величину.

Есть три группы по методам лечения и два типа осложнений. По первому типу осложнений таблица сопряженности не значима , только в третьей группе есть два осложнения, по второму типу осложнений также нет сопряженности между числом осложнений и группой. Чтобы получить желаемое р=0,04 сложили эти два типа осложнений и приведенное значение хи кв. относится к таблице, построенной по сумме осложнений в каждой группе. В первой группе осложнений нет. Фактически, если интересует сравнение группы 2 и 3, то нужно сравнить доли 1/30 (или 2/30) с 5/35. Разница этих долей статистически не значима. Вот и вылезает та самая глупость, когда результат основывается только на p-value

Хочется напомнить, что речь идет о смертельных осложнениях .

На практике сравнивают не два, а гораздо большее число типов осложнений, и очень хорошо для больных, что осложнений вообще нет или их мало и таблицы сопряженности малонасыщены. Для демонстрации различий в группах в таких случаях таблицы сопряженности малопригодны.

Больше полезной информации дают индексы диверсификации, которые учитывают и число и разнообразие осложнений и могут служить для оценки величины осложнений. Сравнение некоторых индексов на форуме обсуждалось.

Если хотите все же Z-Test , то проще некуда http://www.philosophyexperiments.com/statistics/ можете сравнивать любые доли фатальных или не фатальных осложнений 1/30 и 5/35 (The Z-Score is -1.521. The p-value is 0.12852). Тем более 2/30 не будет отличаться от 5/35 (The Z-Score is -0.988. The p-value is 0.32218). Первая группа против третьей, действительно лучше (The Z-Score is -2.155. The p-value is 0.03156)

Спасибо заинформацию. подскажите, может быть неверно мне для этого признака применять хи квадрат Пирсона, а надобы что нибудь другое
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
nokh
сообщение 3.09.2012 - 23:02
Сообщение #12





Группа: Пользователи
Сообщений: 1202
Регистрация: 13.01.2008
Из: Челябинск
Пользователь №: 4704



Цитата(Диана @ 14.08.2012 - 05:26) *
... подскажите, может быть неверно мне для этого признака применять хи квадрат Пирсона, а надобы что нибудь другое

Ну, строго говоря, не совсем корректно, т.к. для вашей таблицы сопряжённости есть ячейки с очень малыми ожидаемыми значениями. Здесь правильнее использовать точный перестановочный тест, но для этого нужно качать и ставить специальные программы: StatXact - для точного расчёта или R для перебора по Монте-Карло. Но это в любом случае не решит проблемы попарных различий. Я бы в вашем случае сделал бы логлинейный анализ, а затем посмотрел значения стьюдентизированных остатков или отклонения Фримана-Тьюки - это не прямое попарное сравнение, но в чём-то даже лучше, т.к. позволяет понять за счёт каких ячеек таблицы критерий оказался значимым. Можно в качестве штрафа за малые ожидаемые предварительно добавить ко всем клеткам таблицы небольшую константу, скажем Statistica, если её не одёрнуть, в модуле логлинейного анализа "по умолчанию" всегда добаляет константу 0,5.

Сообщение отредактировал nokh - 3.09.2012 - 23:02
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 
Диана
сообщение 4.09.2012 - 10:46
Сообщение #13





Группа: Пользователи
Сообщений: 39
Регистрация: 30.06.2012
Пользователь №: 23898



Цитата(nokh @ 4.09.2012 - 00:02) *
Ну, строго говоря, не совсем корректно, т.к. для вашей таблицы сопряжённости есть ячейки с очень малыми ожидаемыми значениями. Здесь правильнее использовать точный перестановочный тест, но для этого нужно качать и ставить специальные программы: StatXact - для точного расчёта или R для перебора по Монте-Карло. Но это в любом случае не решит проблемы попарных различий. Я бы в вашем случае сделал бы логлинейный анализ, а затем посмотрел значения стьюдентизированных остатков или отклонения Фримана-Тьюки - это не прямое попарное сравнение, но в чём-то даже лучше, т.к. позволяет понять за счёт каких ячеек таблицы критерий оказался значимым. Можно в качестве штрафа за малые ожидаемые предварительно добавить ко всем клеткам таблицы небольшую константу, скажем Statistica, если её не одёрнуть, в модуле логлинейного анализа "по умолчанию" всегда добаляет константу 0,5.


Спасибо большое за информацию, только я еще этот метод не освоила. попробую и выложу что получилось в Statistica
Вернуться в начало страницы
 
+Ответить с цитированием данного сообщения
 

Добавить ответ в эту темуОткрыть тему