Критерий Мак-Немара, ДИ и P-значение Опции

[exroman]

Для анализа парных бинарных признаков (обследование одного человека несколькими методами с указанием наличия или отсутствия признака) используется AtteStat модуль описательная статистика для нахождения доли и ее ДИ (Клоппер-Пирсон и Агрести-Коул), а также модуль непараметрическая статистика (критерий Мак-Немара) для определения достоверной разницы между результатами получаемыми различными методами.
При использовании критерия Мак-Немара для парных выборок получается достоверное различие между двумя методами (P<0,001, двухстороннее). При вычислении ДИ для долей тех же методов наблюдается достоверное различие при альфа=0,05 (ДИ не пересекаются) и отсутствует различие при альфа=0,01 (ДИ пересекаются).
Чем можно объяснить наблюдаемое и какое значение P указывать при использовании критерия Мак-Немара?
Может быть я чего-то не понимаю и вообще поступаю неверно?

[nokh]

Для анализа парных бинарных признаков (обследование одного человека несколькими методами с указанием наличия или отсутствия признака) используется AtteStat модуль описательная статистика для нахождения доли и ее ДИ (Клоппер-Пирсон и Агрести-Коул), а также модуль непараметрическая статистика (критерий Мак-Немара) для определения достоверной разницы между результатами получаемыми различными методами.
При использовании критерия Мак-Немара для парных выборок получается достоверное различие между двумя методами (P<0,001, двухстороннее). При вычислении ДИ для долей тех же методов наблюдается достоверное различие при альфа=0,05 (ДИ не пересекаются) и отсутствует различие при альфа=0,01 (ДИ пересекаются).
Чем можно объяснить наблюдаемое и какое значение P указывать при использовании критерия Мак-Немара?
Может быть я чего-то не понимаю и вообще поступаю неверно?

По большому счёту не так важно насколько мало P, важно чтобы оно помогло принять решение. Люди договорились считать значение Р=0,05 и менее достаточно малым для отклонения нулевой гипотезы (нулевая гипотеза - гипотеза об отсутствии чего-либо: различий, связей, зависимостей), поэтому в Вашем случае оба подхода приводят к одному выводу. Подход с использованием ДИ - (1) приблизительный, (2) а в Вашем случае - особенно.
(1) Приблизительный всегда, т.к. при вычислении ДИ для каждой выбороки используется только информация об одной этой выборке. При использовании же специальных критериев используется информация обо всех группах одновременно - т.е. второй подход обладает большей мощностью (т.е. меньше ошибка второго рода). Вполне обычны ситуации, когда 95%-ные ДИ немного пересекаются, но прямые тесты показывают статистически значимые различия - им и нужно верить.
(2) В вашем случае сравнение с использованием ДИ не учитывает также зависимый характер выборок, что ещё больше огрубляет решение.
Поэтому приводить здесь нужно статистику Нак-Немара, а графики лучше не давать, т.к. они здесь не информативны.
И к вопросу о поправках на множественные сравнения (в соседней теме). Поправка нужна, лучше последовательная техника Бонферрони, а не классическая, а ещё лучше - другие методы, т.к. поправка Бонферрони очень консервативна (т.е. благоприятствует нулевой гипотезе). Я к сожалению их не знаю, но на этом форуме советовали целый ряд современных альтернатив - поищите поиском "поправки при множественных сравнениях", "Бонферрони", "Bonferroni" и т.п.

Сообщение отредактировал nokh - 29.03.2010 - 05:56