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: 423

 

[DrgLena]

Да, относительно референтной группы интересно получить результат, но у меня не сходится ручной расчет по этому коду при сравнении конкретно табл 2хk. Пример из учебника есть тут, на стр 175-176

http://books.google.com.ua/books?id=EpEfWv...ple&f=false Я получаю руками 0,604 как в книге и 0,310 если поменять местами группы, а пакет выдает 0,578 и 0,473. Или иранский студент, автор кода, что то не так делает, но результат не сходится. Проверить можно только в SAS , но профессиональный статистик, работающий под прикрытием TL и который нам поведал про RIDI о результатх умалчивает. Я надеюсь, что Вы, уважаемы p2012 сможете свой код написать с понятным вводом таблицы сопряженности, может я не верно ввожу таблицу, не указываю, что она cross.

Сообщение отредактировал DrgLena - 12.02.2013 - 14:26

Прикрепленные файлы

 Spreadsheet10.pdf ( 14,53 килобайт ) Кол-во скачиваний: 274

 

[p2004r]

Да, относительно референтной группы интересно получить результат, но у меня не сходится ручной расчет по этому коду при сравнении конкретно табл 2хk. Пример из учебника есть тут, на стр 175-176

http://books.google.com.ua/books?id=EpEfWv...ple&f=false Я получаю руками 0,604 как в книге и 0,310 если поменять местами группы, а пакет выдает 0,578 и 0,473. Или иранский студент, автор кода, что то не так делает, но результат не сходится. Проверить можно только в SAS , но профессиональный статистик, работающий под прикрытием TL и который нам поведал про RIDI о результатх умалчивает. Я надеюсь, что Вы, уважаемы p2012 сможете свой код написать с понятным вводом таблицы сопряженности, может я не верно ввожу таблицу, не указываю, что она cross.

что делает иранский студент легко увидеть набрав ?ridit.raw

Код

     ## The function is currently defined as
     function (x, g, ref = NULL)
     {
         x = as.numeric(x)
         x = as.vector(x)
         g = as.factor(g)
         levels = levels(g)
         levels(g) = 1:length(levels)
         g = as.vector(g)
         g = as.character(g)
         code = is.numeric(ref)
         ref = as.vector(ref)
         ref = as.character(ref)
         if (length(ref) > 1) {
             x = c(x, ref)
             g = c(g, rep(".ref", length(ref)))
             levels = c(".ref", levels)
         }
         crosstab = t(as.matrix(table(x, g)))
         rownames(crosstab) = levels
         refindex = NULL
         if (length(ref) == 1) {
             if (!code)
                 refindex = which(levels == ref)
             if (code && ref >= 1 && ref <= nrow(crosstab))
                 refindex = as.numeric(ref)
         }
         else if (length(ref) > 1)
             refindex = which(levels == ".ref")
         if (length(refindex) != 0)
             refrow = crosstab[refindex, ]
         else refrow = apply(crosstab, 2, sum)
         if (length(refindex) == 0)

             msg = paste("Reference: Total of all groups", sep = "")
         else msg = paste("Reference: Group = ", refindex, ", Label = ",
             levels[refindex], sep = "")
         nref = sum(refrow)
         ridit = 0.5 * refrow[1]/nref
         for (i in 2:length(refrow)) {
             iridit = (sum(refrow[1:i - 1]) + 0.5 * refrow[i])/nref
             ridit = c(ridit, iridit)
         }
         n = apply(crosstab, 1, sum)
         meanRidit = c()
         for (i in 1:nrow(crosstab)) {
             itable = crosstab[i, ]
             meanRidit = c(meanRidit, sum(ridit * itable)/n[i])
         }
         n0 = sum(n)
         rbar0 = sum(n * meanRidit)/n0
         t = apply(crosstab, 2, sum)
         f = 1 - (sum(t * (t - 1) * (t + 1)))/(n0 * (n0 - 1) * (n0 +
             1))
         teststatistic = (12 * n0 * sum(n * (meanRidit - rbar0)^2))/((n0 +
             1) * f)
         testdf = nrow(crosstab) - 1
         pvalue = pchisq(q = teststatistic, df = testdf, lower.tail = FALSE)
         if (length(ref) == 0)
             ref = NULL
         names(meanRidit) = rownames(crosstab)
         output = list(MeanRidit = meanRidit, TestStatistic = teststatistic,
             df = testdf, Sig = pvalue, x = x, g = g, ref = ref, crosstab = crosstab,
             msg = msg)
         class(output) <- c("ridit", class(output))
         output
       }

если посмотреть в сравнении с немодифицированным тестом, то сумма сходится

Код

> str(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))
List of 9
$ MeanRidit    : Named num [1:5] 0.535 0.573 0.462 0.462 0.473
  ..- attr(*, "names")=8322456 [1:5] "A" "B" "C" "D" ...
$ TestStatistic: num 13.2
$ df           : num 4
$ Sig          : num 0.0104
$ x            : num [1:325] 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 ...
$ g            :8322456 [1:325] "1" "1" "1" "1" ...
$ ref          : NULL
$ crosstab     : 'table' int [1:5, 1:4] 1 0 0 0 1 3 0 2 2 6 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
  .. ..$ g:8322456 [1:5] "A" "B" "C" "D" ...
  .. ..$ x:8322456 [1:4] "1" "2" "3" "4"
$ msg          :8322456 "Reference: Total of all groups"
- attr(*, "class")=8322456 [1:2] "ridit" "list"

> 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)$x
  [1] 1 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
[38] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
[75] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
[112] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
[149] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
[186] 4 4 4 4 4 4 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4
[223] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1
[260] 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
[297] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
> ridit(as.table(matrix(c(1,3,7,46,0,0,9,58,0,2,22,43,0,2,22,43,1,6,14,46), nrow = 5, byrow = TRUE)),1)$g
  [1] "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1"
[19] "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1"
[37] "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1" "1"
[55] "1" "1" "1" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2"
[73] "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2"
[91] "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2"
[109] "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "2" "3" "3"
[127] "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3"
[145] "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3"
[163] "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3"
[181] "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "3" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4"
[199] "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4"
[217] "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4"
[235] "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4" "4"
[253] "4" "4" "4" "4" "4" "4" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5"
[271] "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5"
[289] "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5"
[307] "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5" "5"
[325] "5"

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

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  ridit(as.table(matrix(c(1, 3, 7, 46, 0, 0, 9, 58, 0, 2, 22, 43,  and as.factor(ridit(as.table(matrix(c(1, 3, 7, 46, 0, 0, 9, 58, 0,      0, 2, 22, 43, 1, 6, 14, 46), nrow = 5, byrow = TRUE)), 1)$x and     2, 22, 43, 0, 2, 22, 43, 1, 6, 14, 46), nrow = 5, byrow = TRUE)),  ridit(as.table(matrix(c(1, 3, 7, 46, 0, 0, 9, 58, 0, 2, 22, 43,  and     1)$g)
Kruskal-Wallis chi-squared = 13.1813, df = 4, p-value = 0.01042

> 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

Reference: Total of all groups
chi-squared = 13.1813, df = 4, p-value = 0.01042

учебник пока не смотрел...