Доверительный интервал или критерий Стьюдента? Опции

[Naum]

Здравствуйте!
привожу отрывок из рецензии на статью: "При сопоставлении распространенности БА необходимо сравнивать известные популяционные величины и доверительный интервал данного исследования, а не точечную оценку. Так, 95% ДИ для распространенности БА 37/567=6.53% составляет 4.75-8.89. Данный интервал включает величины распространенности БА в городах Свердловской области (5.7-5.9%), следовательно, различий в распространенности БА в сравниваемых регионах нет.
Аналогично следует сопоставлять распространенность БА у работников комбината и других жителей города (различий нет)."

С распространенностью 6,5% Вы мне помогли разобраться. Спасибо! Следующий вопрос у меня появляется при сравнении распространенности БА у работников завода и других жителей города. Всего больных получилось 37, из них 17 работников завода и 20 других жителей города. На заводе всего заполнили анкеты 355 человек, в городе 212. Таким образом распространенность на заводе у меня получилась 4,8%, а в городе 9,4%. Я сравнила с помощью критерия Стьюдента - различия достоверны p=0,045. Но рецензент пишет, что сравнивать нужно с помощью доверительных интервалов. Я посчитала - получилось 38,38-68,97 и 31,03-61,62, следовательно различий нет. ????? так есть или нет различия?

Заранее спасибо!

[Игорь]

Для примера Игоря вряд ли целесообразно считать 95% ДИ для средних из 5 наблюдений. Какой смысл указывать диапазон, в котором будет находиться 95% из 5 наблюдений.
Медианы и квартили дают полное представление о данных, что и представленно на рисунке. Но рисунки похоже не грузятся.

Это просто очень хороший, по нашему мнению, пример для иллюстрации того факта, что метод ДИ и любой из методов проверки гипотез (в сопоставимой шкале, естественно) не всегда дают эквивалентные результаты. Т.о., имеется возможность для манипуляции выводами так, как это необходимо исследователю (зачем это ему нужно - отдельный вопрос). В результате снижается доверие к статистическим методам исследования. Если не дать объяснение данному факту, сторонники отрицания статистических методов получают мощный козырь в своих логических построениях, вплоть до полного отрицания возможности их применения в медико-биологических исследованиях.