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]

в первом приближении можно считать, что ...

Именно. Предлагаемый рецензентом метод имеет мощность глазомерного метода - т.е. никакую. Такой же или еще большей мощности результат можно получить гораздо проще. Подойти к какой-нибудь бабушке на лавочке возле дома и спросить: "Какая у Вас распространенность такого-то заболевания по региону?" - "6,7%, милок!" А ведь тоже критерий. И мощность у него какая-то есть. А уж стоимость исследования вне конкуренции.

Я совсем не отрицаю полезности доверительных интервалов в конкретном случае. Их можно, по крайней мере, красиво изобразить, увеличив наглядность восприятия.

Мы немного позабыли, о чем речь в первом посте инициатора темы. Некто строит доверительные интервалы для некоторого параметра популяции - Свердловской области. Потом берет точечные оценки этого же, как он предполагает, параметра по некоторым частям этой популяции и смотрит, попадают ли эти точечные оценки в интервал. Не сравнение двух интервальных оценок - бог с ними (в принципе можно, хотя и не нужно - есть более годные методы), а сравнение интервальной оценки с точечной оценкой.

Теперь пример (модельный, т.к. реальные данные не полные)
Пусть есть 76 случаев и 1000 неслучаев.
Тогда рассчитанная доля 0,07063197
Дисперсия доли 0,007810672
Доверительный интервал доли
Нижний 95% 0,056050251
Верхний 95% 0,087611659

Пользуясь логикой рецензента, 0,05 и 0,09 не входят в 95% интервал. Следовательно, отличаются от доли.

Теперь будет фокус. Посчитаем 99% интервал
Нижний 99% 0,051988615
Верхний 99% 0,09318096

О чудо: 0,05 и 0,09 входят в 99% интервал. Следовательно, не отличаются от доли.

Теперь ее круче. Посчитаем 99,9% интервал.
Нижний 99,9% 0,047520516
Верхний 99,9% 0,099895701

Нет. Это просто фантастика. Возможности метода безграничны!
Почему так? Да метод - прошу прощения, некорректен.

Даже простая логика показывает, что заболеваемость (тем более в Свердловской или иной области за Уралом) будет различаться в различных ее регионах или на предприятиях, или в рабочих поселках при этих предприятиях. Например, большой завод или, к примеру, отделение дороги, имеет свою, часто мощную, санчасть: регулярные профосмотры, диспансеризация, санатории позволяют нейтрализовать воздействие вредных факторов, даже если они имеют место. С другой стороны - обычное население, здоровье которого - их личное дело, когда даже простого направления в областной кардиодиспансер (который без направление не принимает) обычные пенсионеры добиваются от участкового терапевта по полтора года!


Сообщение отредактировал Игорь - 11.10.2008 - 21:26