Снова Мак-Немар, или что-то другое Опции

[nokh]

До лечения симптом встречался у 39 человек из 42. После лечения эти 39 человек распались на 2 группы: у которых симптом остался (12 человек) и у которых он пропал (27 человек). При этом, естественно, у кого симптома не было, он и не появился (0 человек). Эффективность лечения оцениваем критерием Мак-Немара и составляем таблицу частот до-после вида:
---------- После есть -- После нет
До есть -----12 -------------27
До нет -------0 --------------3
Расчёт даёт значение хи-квадрат 27 или с поправкой Йейтса 25,037 ? колоссальная статистическая значимость. Но при этом никак не учитывается общий объём выборки. Подставим вместо 12 число 1200. Очевидно, что в данном случае препарат будет действовать уже не столь хорошо, т.к. в первом случае он помог 27 из 39 (69,2%) больных, а во втором 27 из 1227 (2,2%) больных. Однако критерий Мак-Немара даёт то же самое значение и ту же колоссальную статистическую значимость. Как-то неправильно это! Или для оценки эффективности воздействия лучше воспользоваться другими подходами?

[DrgLena]

Всех участников форума, а особенно, не равнодушных к статистическим проблемам поздравляю с Новым годом, желаю множества интересных задач, ни чем не ограниченного творческого вдохновения и бесконечной радости познания!

М-Н покоя не дает, а потому, продолжение темы и в новом году.

Ошибка разности сомнение вызывает, .... а следовательно, и ДИ. Перепроверить бы по формулам из статьи Чубенко - благо на калькуляторе за минуту можно.

Зачем же пересчитывать по Чубенко, если в документации к программе на которую ссылается nokh предоствлены и формулы и ссылки, уточню что, "формулы выше", это гл 13 Two Related Binomial Samples, которая начинается с 445 стр, и в начале главы есть ссылки на источники. ДИ, asymptotic действительно совпадает с методом Вилсона ( экселевский калькулятор плава), но в документации к 5 версии говорится, что они оставили этот расчет для преемственности с 4 версией, поскольку уже имеется более совершенный метод точной оценки (Sidik). Обратите внимание, что точный ДИ более узкий, чем по Вильсону.
К сожалению у меня закончилась очередная месячная полнофункциональная демо версия StatXact, и большого опыта работы с ней у меня нет, в отличие от Statistica, но чтобы сделать вывод о ее небезупречности, такой опыт должен быть. Вы даете характеристику обеим программам, хотя по вашему признанию в глаза не видели Statistica 6, другие версии, стало быть, Вы видели
"Как в Статистике 6, не знаю, т.к. не видел ее ни разу в жизни. 8.12.2010 - 18:13". Надеюсь, что StatXact, вы видели, а то получается классика "не считал, но осуждаю", а это и есть голословные суждения.

Во-вторых, парность или независимость выборок имеют значение при построении таблиц. В посте-же таблица готовая. Т.о., какая разница?

Разница в том, что ошибка для разности относительных частот в связанных выборках считается иначе. В формулу входит и значение b и значение c соответствующей таблицы и это не таблица сопряженности (Реброва). В данном случае с=0, а могло быть и ухудшение. Ошибку к разности b-c нужно считать не по Чубенко.
В AtteStat реализован расчет ошибки к разности долей в двух различный группах, которые можно представить таблицей сопряженности.

Не авторитет вам StatXact, посчитайте ошибку (для разности долей связанных групп) по Ребровой, стр 181.

Но расчет самой ошибки не так уж и важен, на ней основан расчет ДИ по самому простому и распространенному методу Вальда, недостатки которого нам уже известны. По Вильсону ДИ сходится, в формулу не входит ошибка к доле в явном виде.

Имеются работы, в которых рассматривается вопрос выбора метода расчета ДИ к клиническим оценкам эффективности, это очень важно для повторного контроля не только за эффективностью, но и за ухудшениями при длительных наблюдениях за пациентами одной группы.
Преимущества относительно Вильсона отдавались до последнего времени методу Newcomble (1998), который реализован в скрипте под SPSS выданный плавом в одной из веток, но StatXact реализовал метод Sidik (2003), который выдается в последней строке в таблички nokh. Думаю, нет основания не доверять StatXact.

Сообщение отредактировал DrgLena - 1.01.2011 - 22:30