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 Опции

[Диана]

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 =?

[Диана]

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

[nokh]

... 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