Интерпретация полученных результатов Опции

[aspir_h]

Всем здравствуйте!
Прошу строго не судить, если излагаю банальные вопросы, тем не менее, они у меня возникли, и я очень рад, что нашел ресурс, где их можно обсудить.
Читаю книгу О.Ю.Ребровой "Статистический анализ медицинских данных", раздел 10 "сравнение групп по качественному признаку", где на стр.148 приводится в качестве примера для сравнения двух групп и более использование таблиц сопряженности и метода Пирсона хи-квадрат.
Решаемая нами задача аналогична изложенной в книге, мы получили определенные результаты, и я очень прошу уважаемых форумчан подсказать, насколько правильно я интерпретировал полученные результаты.
Итак, необходимо сравнить распространенность больных с I, II,III стадиями гипертонической болезни в группах больных инфарктом миокарда и инсультом (в нашем случае, заболевания другие, данный пример придуман).
Нулевая гипотеза: - группы однородны (между группами отсутствуют различия);
- распределение по одному признаку не влияет на распределение по другому признаку.
После анализа данных получены следующие результаты (в прикрепленном файле).
Вывод: нулевая гипотеза отклоняется, изучаемые группы значимо различаются и признаки умеренно ассоциированы.

Сообщение отредактировал aspir_h - 2.02.2013 - 22:41

Прикрепленные файлы

 для_сайта.rar ( 134,62 килобайт ) Кол-во скачиваний: 445

 

[DrgLena]

Уважаемый р2004, мой тяжкий путь познания R тормознулся на анализе примера из документации, который Вы привели. Я тытаюсь получить таблицу сопряженности из х и g.
Как я поняла, есть 67 объектов, пять раз осмотреных и есть 0,1,2,3 оценки к каждому осмотру. Но это следует уже из таблицы первичных данных, которые приводятся, а не из первого масива данных.
Из этой таблицы я пытаюсь создать таблицу 5х4, но так, чтобы самая хорощая оценка была первой в таблице., как принято в ridit, но я не знаю какая хорошая. Но не сходится результат средних Ridit для 5 групп (рядов). Что не так? Как увидеть файл с этими данными иописание исследования. Может не верно табл создаю? Я привожу g=1, а для g=2 получу оценки по колонкам.


> ridit(as.table(matrix(c(1,3,7,46,0,0,9,58,0,2,22,43,0,2,22,43,1,6,14,46), nrow = 5, byrow = TRUE)),1)

Ridit Analysis:

Group Label Mean Ridit
----- ----- ----------
1 A 0.5351
2 B 0.5729
3 C 0.4621
4 D 0.4621
5 E 0.4731

Сообщение отредактировал DrgLena - 11.02.2013 - 13:13

[p2004r]

Уважаемый р2004, мой тяжкий путь познания R тормознулся на анализе примера из документации, который Вы привели. Я тытаюсь получить таблицу сопряженности из х и g.
Как я поняла, есть 67 объектов, пять раз осмотреных и есть 0,1,2,3 оценки к каждому осмотру. Но это следует уже из таблицы первичных данных, которые приводятся, а не из первого масива данных.
Из этой таблицы я пытаюсь создать таблицу 5х4, но так, чтобы самая хорощая оценка была первой в таблице., как принято в ridit, но я не знаю какая хорошая. Но не сходится результат средних Ridit для 5 групп (рядов). Что не так? Как увидеть файл с этими данными иописание исследования. Может не верно табл создаю? Я привожу g=1, а для g=2 получу оценки по колонкам.


> ridit(as.table(matrix(c(1,3,7,46,0,0,9,58,0,2,22,43,0,2,22,43,1,6,14,46), nrow = 5, byrow = TRUE)),1)

Ridit Analysis:

Group Label Mean Ridit
----- ----- ----------
1 A 0.5351
2 B 0.5729
3 C 0.4621
4 D 0.4621
5 E 0.4731

Может проблема в том что не указывается arbitrary reference group?

Код

> ridit(as.table(matrix(c(1,3,7,46,0,0,9,58,0,2,22,43,0,2,22,43,1,6,14,46), nrow = 5, byrow = TRUE)),1, ref="B")

Ridit Analysis:

Group    Label    Mean Ridit
-----    -----    ----------
1    A    0.466
2    B    0.5
3    C    0.3861
4    D    0.3861
5    E    0.4034

Reference: Group = 2, Label = B
chi-squared = 13.9436, df = 4, p-value = 0.007477

> ridit(as.table(matrix(c(1,3,7,46,0,0,9,58,0,2,22,43,0,2,22,43,1,6,14,46), nrow = 5, byrow = TRUE)),1, ref="C")

Ridit Analysis:

Group    Label    Mean Ridit
-----    -----    ----------
1    A    0.5727
2    B    0.6139
3    C    0.5
4    D    0.5
5    E    0.5081

Reference: Group = 3, Label = C
chi-squared = 13.9982, df = 4, p-value = 0.007301