Сравнение частоты встречаемости Опции

[ple]

Есть две выборки (100 здоровых и 105 с ожирением) - мужчины, одного возраста - хочется узнать достоверны ли различия в частоте встречаемости гипертрофии левого желудочка (здоровых 10%, ожирелых 30%) - скажите, пожалуйста, какой критерий оптимальнее использовать для сравнения этих групп? Большое спасибо.

[плав]

На самом деле дизайн исследования имеет непосредственное отношение к обработке результатов исследования. Например, если взять работы, посвященные статистическим основам критерия Фишера, то там в качестве предположения стоит, что производится анализ рандомизированного контроллируемого проспективного исследования (не такими словами, но смысл именно такой - случайная выборка из популяции, подвергается часть подвергается воздействию фактора, а часть - нет). Соответственно, базируясь на допущениях, которые использованы при выводе критерия Фишера (и всех остальных унивариантных критериев для таблиц сопряженности) можно сказать, что выбранная PLE методка для анализа является не адекватной, поскольку она не предполагает наличие рандомизированного контролируемого эксперимента.
Почему наличие РКИ важно, я и проиллюстрировал в примере про АГ. Важно не то, оказала ли АГ влияние на полученные результаты или нет. А то, что она МОГЛА оказать воздействие. Исключить этого нельзя, соответственно, систематический фактор вариабельности не исключен и оценка результатов (статистическая) не возможна. Строго говоря, мч имеем следующую картину, зависимая переиенная (ГЛЖ) может быть записана так:
y=x+z+\epsilon, где х - влияние ожирения, z - влияние АГ (возможное).
Если бы использовалось РКИ, то распределение z между подгруппами было бы случайным и его влияние в целом нивелировалось бы. Однако в данном случае неизвестно, (1) одинаково ли количество лиц с АГ в подгруппах и (2) влияет ли АГ на наличие ГЛЖ. Ответ на вопрос 2 по данным литературы, скорее всего, да. Соответственно, модель y=x+\epsilon для данного случая статистически неприемлима.
И не нужны здесь специалисты по спортивной медицине, эндокринологи и кардиологи. Отсутствие учета систематического фактора в модели нерандомизированного исследования - это статистическая ошибка, а не клиническая. Это неправильный выбор статистической модели, о чем, собственно, я и писал.
И именно студенты должны понимать ограничения методов и понимать, что получение р<0,05 не означает наличия причинно-следственных связей (доказательств) между фактором и результатом.
И в заключение - как объяснение занудства - короткий анекдот. Три человека - специалист по общественному здравоохранению, эпидемиолог и биостатистик летят на самолете на конференцию. Из окна хороший вид на землю и они замечают внизу большое пасущееся стадо черных овец. Они пролетают над графством Эссекс.
Организатор здравоохранения: "Как много в графстве Эссекс черных овец"
Эпидемиолог: "На юго-востоке графства Эссекс пасется большое стадо черных овец"
Биостатистик: "На юго-востоке графства Эссекс пасется большое стадо овец, черных сверху"