Есть ли ЗДЕСЬ смысл в рассчёте ДИ? Опции

[Liz]

Количества (непересекающихся) осложнений ("a", "b", "c", "e") от лечения (в группе из двадцати пациентов) следующие:
"a" 7(35%) пациентов,
"b" 5(25%) п-ов,
"c" 5(25%) п-ов,
"e" 3(15%) п-ов.

1. ИМЕЕТ ЛИ СМЫСЛ расчёт ДИ В ПОДОБНОГО РОДА СЛУЧАЯХ?

2. Оn-line медкалькулятор позволяет посчитать ДИ в предположении, что исходная группа разбита на две части (два осложнения). Чтобы получить ДИ-лы для четырёх групп, приходится подставлять данные ЧЕТЫРЕ раза последовательно (КАЖДЫЙ РАЗ предполагая, что разбиений/осложнений/ два).
ВОПРОС: НЕ ПРИВОДИТ ЛИ ЭТО К ОШИБКАМ по причине "неучёта множественности"? Спасибо!
P.S. результат: А 7(35%; 95%ДИ, 15-59% ), Б 5(25%; 95%ДИ, 9-49%), С 5(25%; 95%ДИ, 9-49%), Е 3(15%; 95%ДИ, 3-39%).

Сообщение отредактировал Liz - 23.01.2012 - 20:33

[p2004r]

Количество осложнений (их четыре: А, В, С и Е; они не пересекаются) от лечения (в группе из двадцати пациентов) следующие: А 7(35%), Б 5(25%), С 5(25%), Е 3(15%). 1. ИМЕЕТ ЛИ (в данном случае) СМЫСЛ в расчёте ДИ? 2. Если воспользоваться on-line медкалькулятором, получится: А 7(35%; 95%ДИ, 15-59% ), Б 5(25%; 95%ДИ, 9-49%), С 5(25%; 95%ДИ, 9-49%), Е 3(15%; 95%ДИ, 3-39%). Но медкалькулятор позволяет рассчитывать ДИ по отдельности (не множественно). Не приводит ли это к ошибке? Спасибо!

а что за калькулятор?

бутстрепом получается как то так

Код

# чтоб точнее проценты прикинуть раздуем при перевыборке до 200
> data<-c(rep("a",7),rep("b",5),rep("c",5),rep("e",3))
> res<-t(replicate(30000,as.vector(table(factor(sample(data,200, replace=TRUE), levels=c("a","b","c","e"))))))
> summary(res/200)
       V1               V2               V3               V4        
Min.   :0.2150   Min.   :0.1350   Min.   :0.1400   Min.   :0.0600  
1st Qu.:0.3250   1st Qu.:0.2300   1st Qu.:0.2300   1st Qu.:0.1350  
Median :0.3500   Median :0.2500   Median :0.2500   Median :0.1500  
Mean   :0.3498   Mean   :0.2499   Mean   :0.2501   Mean   :0.1502  
3rd Qu.:0.3750   3rd Qu.:0.2700   3rd Qu.:0.2700   3rd Qu.:0.1650  
Max.   :0.4900   Max.   :0.3800   Max.   :0.4000   Max.   :0.2600

#для первой выборки ДИ95%
> sort(res[,1])[c(750,29250)]/200
[1] 0.285 0.415
# второй
> sort(res[,2])[c(750,29250)]/200
[1] 0.19 0.31
# третья
> sort(res[,3])[c(750,29250)]/200
[1] 0.19 0.31
# четвертая
> sort(res[,4])[c(750,29250)]/200
[1] 0.105 0.200