Две группы, как анализировать Опции

[dr.MIG]

Добрый день, уважаемые коллеги. Подскажите пожалуйста, каким образом можно обработать результаты проведенного исследования.
Цель исследования заключалась в том, чтобы доказать, что в определенной больнице кодироание диагнозов по МКБ осуществляется некорректно.
Для этого была выбрана группа интересующих нас диагнозов за последние два года, таким образом получилось что-то подобное:
КодМКБ1 - 150 человек
КодМКБ2 - 3 человека
КодМКБ3 - 250 человек
и т.д.
Далее в течение трех месяцев детально обследовались люди, которые лежали в тот момент в стационаре, им ставился корректный диагноз, соответственно получился еще один ряд значений:
КодМКБ1 - 0 человек
КодМКБ2 - 20 человек
и т.д.
Можно ли сделать вывод на основании подобных данных о корректности кодировки диагноза за последние два года и если да, то каким образом провести анализ.

[nokh]

Что-то я затупил! Прошу прощения! Видимо невнимательно прочитал. Люди действительно разные: те что лежат сейчас и те, что лежали за последние 2 года. Предыдущие посты отменяются. Всё оказывается куда проще. Можно обычным хи-квадратом сравнить. Или рандомизацией. Ещё желательно для разностей частот по каждому диагнозу рассчитать 95%-ные доверительные интервалы. Завтра ссылку на онлайновый калькулятор для этого поищу!

Сообщение отредактировал nokh - 25.04.2014 - 00:19

[p2004r]

Что-то я затупил! Прошу прощения! Видимо невнимательно прочитал. Люди действительно разные: те что лежат сейчас и те, что лежали за последние 2 года. Предыдущие посты отменяются. Всё оказывается куда проще. Можно обычным хи-квадратом сравнить. Или рандомизацией. Ещё желательно для разностей частот по каждому диагнозу рассчитать 95%-ные доверительные интервалы. Завтра ссылку на онлайновый калькулятор для этого поищу!

ну тогда, я бы лучше еще дополнительно "разности" и "суммы" построил бутстрепом

при выпадении чего то из доверительного интервала сразу станет ясно с чем проблемы.

Код

data.boot <- replicate(10000, ## число перевыборок из исходной совокупности
                       table(sample(data,  ##  исходная совокупность за два года
                                    30,    ##  размер контрольной выборки
                                    replace = TRUE )))


res.delta <- apply(sapply(1:ncol(data.boot),
                          function(i) combn(data.boot[,i],
                                            2,
                                            FUN = function(n) n[1]-n[2])),
                   1,
                   quantile, probs = c(5/2, 50, 100-5/2)/100)  ## считать на указанные перцентили

colnames(res.delta) <- combn(c("A","B","C"),2, function(n) paste0(n[1],n[2]))

res.sum <- apply(sapply(1:ncol(data.boot),
                        function(i) combn(data.boot[,i],
                                          2,
                                          FUN = function(n) n[1]+n[2])),
                 1,
                 quantile, probs = c(5/2, 50, 100-5/2)/100)  ## считать на указанные перцентили

colnames(res.sum) <- combn(c("A","B","C"),2, function(n) paste0(n[1],n[2]))

> res.delta
       AB  AC  BC
2.5%  -11 -26 -23
50%    -6 -20 -14
97.5%  -1 -14  -5

> res.sum
      AB AC BC
2.5%   4 18 26
50%    8 23 29
97.5% 14 27 30

Сообщение отредактировал p2004r - 25.04.2014 - 11:01