Доверительный интервал для ОШ, Интерпретация. Опции

[RomanPetrov]

Две группы. Малая выборка 24 и 28. Число пациентов с осложнениями 10 и 6 соответственно. Отношение шансов 2,6[0,77-8,81] р=0.05.

Как правильно интерпретировать:
1.вероятность возникновения осложнений выше в 2 раза в группе...., но так как 95%ДИ включает 1 различия между группами статистически незначимы
или можно так:
2.вероятность возникновения осложнений выше в 2 раза в группе...., но так как 95%ДИ включает 1 различия между группами статистически незначимы. Однако, ДИ смещен вправо и различия в группах были бы значимыми при большем объеме выборки.

Вопрос:
- могу ли я сказать что за счет резкого смещения ДИ в ту или иную сторону от 1 осложнения действительно будут превалировать в той группе которая в числителе ОШ при большем объеме выборки?
- я не могу сделать вообще никаких выводов в какой из групп было бы больше осложнений если бы объем выборки был большим?

резюмируя: можно ли отразить тренд?

Цитируя классика: "Конечно, в реальности, после исследования мы знаем о действии фактора немного больше - доверительный интервал смещен в сторону больших значений, поэтому если мы получим результаты нескольких подобных исследований и объединим их, то сможем придти к более определенным результатам, однако это тема другой главы (мета-анализ и байесовский подход)(http://pubhealth.spb.ru/COPC/STATSH/odds.htm)

Заранее Спасибо.

П.С. может у кого есть программа для построения графика используя логарифмическую шкалу 0,0-1-10?

Сообщение отредактировал RomanPetrov - 18.05.2012 - 23:11

[YVR]

Две группы. Малая выборка 24 и 28. Число пациентов с осложнениями 10 и 6 соответственно. Отношение шансов 2,6[0,77-8,81] р=0.05.

Отношение шансов у Вас действительно чуть более 2.6 и это великолепный результат. Но, вот к сожалению p > 0.2, а это уже непорядок.

Не мешало бы проверить еще одну гипотезу на предмет того, что никакие другие факторы статистически значимо не повлияли на результат. Т.е. например, взять из историй болезней все симптомы и анамнез, относящиеся к диагнозу, которые были зафиксированы перед началом КИ у обследованных пациентов и попытаться по ним разделить (кластеризовать) обе группы, например, с помощью логистической регрессии. Если результаты кластеризации окажутся с еще более худшей статистической значимостью, то это будет наиболее весомым аргументом в пользу того, что конечный результат более зависит от группы, нежели от других факторов и причина скорее всего в малой выборке.