точный критерий Фишера с помощью программы докторстат Опции

[Ivan_R]

если вычислить критерий Фишера в прикрепленном файле, то получится P-VALUE = 0.00569812.
значит ли это, что два ряда показателей достоверно различаются между собой? если это так, то...
можно ли сказать, что первая пара показателей ( тип 1 у мужчин и женщин) различаются между собой с той же степенью достоверности? (меня, в принципе, интересует достоверность различия только тип 1 у мужчин и женщин).
спасибо.

[DoctorStat]

если вычислить критерий Фишера в прикрепленном файле, то получится P-VALUE = 0.00569812.
значит ли это, что два ряда показателей достоверно различаются между собой? если это так, то...
можно ли сказать, что первая пара показателей ( тип 1 у мужчин и женщин) различаются между собой с той же степенью достоверности? (меня, в принципе, интересует достоверность различия только тип 1 у мужчин и женщин).
спасибо.

С помощью точного критерия Фишера Вы получили P-VALUE = 0.00569812, который говорит о наличии значимых различий в частоте для одной или нескольких типах опухолей между группами мужчин и женщин. В каких именно типах опухолей есть различия можно узнать с помощью метода кластеризации равного риска, который тоже реализован в электронной таблице.Этот метод сгруппирует типы опухолей, отношения частот которых в двух группах приблизительно равны (кластеры равного риска).Если Вас интересует достоверность различия только типа 1 опухоли, то объедините оставшиеся типы 2,3,4 в один набор и примените точный критерий Фишера к полученной таблице размерности 2х2. Полученная величина P-Value и даст значимость различий только по этому типу опухоли.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 23.01.2013 - 15:09

[Ivan_R]

Спасибо! Все понятно.

[DoctorStat]

Спасибо! Все понятно.

Давайте на примере опухолей разберем принцип метода "Кластеризация факторов равного риска". В верхней таблице показаны численности мужчин и женщин с 4-мя различными типами опухолей. Нас интересует вопрос: "Существуют ли различия между мужчинами и женщинами по частоте этих опухолей? ". Проанализируем эту таблицу сопряженности точным критерием Фишера (а не хи-квадрат , т.к. значения в ячейках мужчин для типа 1 и 4 малы) и получим значимость отличий частот P-VALUE = 0,0056 <0,01 . Значимость очень хорошая, но мы не ответили на вопрос: "частоты каких именно опухолей отличаются?". Вот тут-то нам и пригодится новый метод. На глаз видно, что опухоли 1 и 4 чаще встречаются у женщин, а 2 и 3 - у мужчин. С помощью метода получим подтверждение наших догадок, см.среднюю таблицу Equal risk clusters. Четыре типа опухоли алгоритм разделил на два кластера (группы). В первый кластер вошли типы 1 и 4, во второй - типы 2 и 3. А что нам скажет нижняя таблица Odds and Frequencies Ratio ? Из столбца Frequencies Ratio видно, что опухоли первого кластера встречаются в 3,2978 раз чаще, второго в 0,4255 раза чаще у женщин (т.е. в 1/0,4255=2,38 чаще у мужчин). А теперь представим, что в руки хирурга попала опухоль из первого кластера, но пол пациента неизвестен. Последний столбец Odds ratio таблицы говорит, что шанс пациента оказаться женщиной у в этом случае в 7,75 раз больше, чем оказаться мужчиной.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 24.01.2013 - 09:41

Эскизы прикрепленных изображений

 

[Ivan_R]

Спасибо за такой развернутый ответ.
Теперь разобрался с кластеризацией, почти...
Но появился еще один вопрос. В вашем руководстве к электронной таблице есть объяснение расчета Frequencies ratio:
"отношение частот численностей выборок "Больные" к "Контроль" 23/14=1,64".
Вот...
А в моем случае Frequencies ratio=3,29787 получился, видимо, каким-то другим способом, потому что 31/4 (женщины/мужчины) не равно 3,29787?


Сообщение отредактировал Ivan_R - 23.01.2013 - 22:48

[Ivan_R]

Если Вас интересует достоверность различия только типа 1 опухоли, то объедините оставшиеся типы 2,3,4 в один набор и примените точный критерий Фишера к полученной таблице размерности 2х2. Полученная величина P-Value и даст значимость различий только по этому типу опухоли.

А разве P-Value в этом случае не будет показывать значимость различий опять же между двумя рядами данных?

[DoctorStat]

А в моем случае Frequencies ratio=3,29787 получился, видимо, каким-то другим способом, потому что 31/4 (женщины/мужчины) не равно 3,29787?

Вычислим вручную отношение частот для первого кластера. Frequencies ratio=(31/(31+16))/(4/(4+16))=(31/47)/(4/20)=(31*20)/(47*4)=620/188 = 3,2978

А разве P-Value в этом случае не будет показывать значимость различий опять же между двумя рядами данных?

Значимость P-VALUE таблицы сопряженности показывает различия частот для всех типов опухолей (строк). Если Вас интересуют отличия только одно типа опухоли, то остальные типы нужно объединять (теряя при этом ценную информацию).

Сообщение отредактировал DoctorStat - 24.01.2013 - 09:59

[Ivan_R]

Спасибо.