Сравнение качественных признаков двух зависимых группах Опции

[becas84]

Имеется набор качественных признаков внутри одной группы: 1-самопорезы, 2-самоповешания, 3-отравления. Необходимо оценить, насколько изменились соотношения при первой попытке и при последующей. Выборка 86 человек, повторно совершили суицид 50 человек. Какой стат метод выбрать и как оценить достоверность различия признаков???

[DrgLena]

При таких реальных данных можно не использовать предлагаемые nokh методы, поскольку 6 групп по типам первичного суицида очень скромно представлены. В группах по 2 или 4 случая. В основном представлены самопорезы, которые при первичных попытках составили 77,5% от всех случаев. При повторах, этот тип суицида сократился статистически значимо до 46,9%, т.е. на 30,6% (95% ДИ 18,2%-42,0% хи.кв. =22,5, р<0,0001). Это сокращение произошло за счет повышения двух других типов. А именно, 3 тип повысился с 14,1% до 25,51% , разница составила 11,5% (95% ДИ разницы 1,4-22,1%, хи кв =4,3, р=0,04). А также доля 5 типа в структуре суицидов повысилась с 2,8% до 16,3%, на 13,5% (95% ДИ 6,2-22,2; хи.кв.=12,5, р=0,0005).
Анализ таблиц в связанных выборках основан на том, что число наблюдений в них одинаково.

Добавляя 5 категорию, нужно добавить и нулевую у первичных.
Убирая нулевую колонку вы не только убираете не нужные нули в повторной переменной, но и теряете данные по первичным суицидам, тем самым вы ИЗМЕНЯЕТЕ первоначальную долю тех категорий, у которых не было повторных суицидов. Но если вы вставляете нулевую категорию, то анализ будет по всем категориям включая нулевую. Программа MH даст анализ долей первичных и повторных для каждой категории, но доли будут посчитаны на число первичных наблюдений.


McNemar Tests for Each Category
Proportion
Frequency (Base Rate)
Level ---------------- ---------------- Chi-
(k) Rater 1 Rater 2 Rater 1 Rater 2 squared(a) p
---------------------------------------------------------------------
1 42 33 0.656 0.516 2.613 0.1060
2 2 1 0.031 0.016 exact test 1.0000
3 14 15 0.219 0.234 0.043 0.8348
4 2 2 0.031 0.031 exact test 1.0000
5 0 11 0.000 0.172 11.000 0.0009*
6 4 2 0.063 0.031 exact test 0.6875
---------------------------------------------------------------------
(a) or exact test
* p < Bonferroni-adjusted significance criterion of 0.010.
Tests of Overall Marginal Homogeneity
------------------------------------------------------------
Bhapkar chi-squared = 16.214 df = 5 p = 0.0063
Stuart-Maxwell chi-squared = 12.937 df = 5 p = 0.0240 nohk