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 |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
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 |
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 =? |
|
13.08.2012 - 13:44
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 116 Регистрация: 20.02.2011 Пользователь №: 23251 |
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 ) 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 ) Сообщение отредактировал TheThing - 13.08.2012 - 13:47 |
|
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)
|
|
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) |
|
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
|
|
13.08.2012 - 21:47
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 116 Регистрация: 20.02.2011 Пользователь №: 23251 |
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 |
|
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 |
|
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) |
|
14.08.2012 - 01:27
Сообщение
#9
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 116 Регистрация: 20.02.2011 Пользователь №: 23251 |
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.. |
|
14.08.2012 - 02:23
Сообщение
#10
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 39 Регистрация: 30.06.2012 Пользователь №: 23898 |
Да, Вы правы насчет маленькой доли осложнений,
|
|
14.08.2012 - 02:26
Сообщение
#11
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 39 Регистрация: 30.06.2012 Пользователь №: 23898 |
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 |
|
3.09.2012 - 23:02
Сообщение
#12
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1202 Регистрация: 13.01.2008 Из: Челябинск Пользователь №: 4704 |
... 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 |
|
4.09.2012 - 10:46
Сообщение
#13
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 39 Регистрация: 30.06.2012 Пользователь №: 23898 |
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 |
|