Определение значимости частоты заболеваемости, методы? Опции

[Blaid]

Здравствуйте

Помогите, пожалуйста, правильно выбрать метод.

Допустим, есть одна выборка из 1000 человек, среди них отмечено 20 случаев заболевания. И есть вторая выборка из 700 человек, среди которых отмечено 30 случаев заболевания (пример чисто гипотетический).
Каккой метод следует использовать для того, чтобы определить значимо ли различаются уровни заболеваемости в этих выборках (несвязанных). Хи-квадрат? Точный тест Фишера? Что при этом следует использовать - абсолютные цифры или %?
Еще интересует определение рисков заболеваемости (относительный, абсолютный)?

Сообщение отредактировал Blaid - 19.10.2012 - 21:43

[Blaid]

Спасибо всем ответившим! Меня интересует вот что:

Следствием любого воздействия на живые организмы является изменение вероятности появления тех или иных следствий этого воздействия. Эти вероятности часто указываются в виде отношений, частот или рисков, в которых вероятности событий, обычно происходящих в одной группе, обычно экспериментальной, сравниваются с вероятностью события (следствия), происходящего в контрольной группе.
Важными и широко используемыми для подобных оценок являются такие типы статистических анализов как анализ χ2 Пирсона и точный тест Фишера. Они позволяют оценить статистическую значимость различий в группах с наступившими качественными событиями (болезнь, аномалия, опухоль) и, что особенно важно, рассчитать риски наступления события при воздействии повреждающего фактора. Данные методы очень полезны для оценки стохастических эффектов, не детерминированных количественными и качественными характеристиками воздействия, вызывающего данные эффекты (их появление носит вероятностный характер).

Меня по приведенному примеру интересует, в первую очередь, следующее: значимо или незначимо различаются эти две группы по встречаемости (частоте) заболевания в них. Заболевание я рассматриваю как следствие определенного воздействия, которому подвергалась только одна группа (вторая - контрольная). Это воздействие не обязательно негативное, оно может оказывать и протективный эффект (пример чисто гипотетический, придуман в обучающих для себя целей, отсюда и пространные рассуждения).

Подход с доверительными интервалами, безусловно, интересен и имеет право на существование. Хотя мне пока не понятен.
Допустим, есть контрольная группа, в которой не зарегистрировано ни одного случая интересующего нас события (болезнь, гибель, появление каких-то новых - или ранее не наблюдавшихся - признаков и свойств). В другой группе (опытной) такие случаи отмечены. Каков тогда доверительный интервал для контрольной группы? Как его определить?