точный критерий Фишера с помощью программы докторстат Опции

[Ivan_R]

если вычислить критерий Фишера в прикрепленном файле, то получится P-VALUE = 0.00569812.
значит ли это, что два ряда показателей достоверно различаются между собой? если это так, то...
можно ли сказать, что первая пара показателей ( тип 1 у мужчин и женщин) различаются между собой с той же степенью достоверности? (меня, в принципе, интересует достоверность различия только тип 1 у мужчин и женщин).
спасибо.

[Ivan_R]

Спасибо! Все понятно.

[DoctorStat]

Спасибо! Все понятно.

Давайте на примере опухолей разберем принцип метода "Кластеризация факторов равного риска". В верхней таблице показаны численности мужчин и женщин с 4-мя различными типами опухолей. Нас интересует вопрос: "Существуют ли различия между мужчинами и женщинами по частоте этих опухолей? ". Проанализируем эту таблицу сопряженности точным критерием Фишера (а не хи-квадрат , т.к. значения в ячейках мужчин для типа 1 и 4 малы) и получим значимость отличий частот P-VALUE = 0,0056 <0,01 . Значимость очень хорошая, но мы не ответили на вопрос: "частоты каких именно опухолей отличаются?". Вот тут-то нам и пригодится новый метод. На глаз видно, что опухоли 1 и 4 чаще встречаются у женщин, а 2 и 3 - у мужчин. С помощью метода получим подтверждение наших догадок, см.среднюю таблицу Equal risk clusters. Четыре типа опухоли алгоритм разделил на два кластера (группы). В первый кластер вошли типы 1 и 4, во второй - типы 2 и 3. А что нам скажет нижняя таблица Odds and Frequencies Ratio ? Из столбца Frequencies Ratio видно, что опухоли первого кластера встречаются в 3,2978 раз чаще, второго в 0,4255 раза чаще у женщин (т.е. в 1/0,4255=2,38 чаще у мужчин). А теперь представим, что в руки хирурга попала опухоль из первого кластера, но пол пациента неизвестен. Последний столбец Odds ratio таблицы говорит, что шанс пациента оказаться женщиной у в этом случае в 7,75 раз больше, чем оказаться мужчиной.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 24.01.2013 - 09:41

Эскизы прикрепленных изображений