Здравствуйте. Очень прошу, помогите ??.
У меня такая ситуация. Есть 2 группы сравнения : А ? листки назначений у которых идентифицированы лекарственные взаимодействия (n=74); В ? листки назначений у которых лекарственные взаимодействия не идентифицированы (n=33). Известно, что в группе А серйозные побочные реакции (ПР) зафиксированы в 13 случаях, в группе В ? в 3 случаях. Задача: надо сравнить, есть ли различия между группами А и В по частоте возникновения серйозных ПР. Я новичок в статистике, но нашла, что такие ?операции? делаются используя критерий хи-квадрат, но учитывая небольшое количество случаев в группе В, можно ли его применять? Или использовать точный критерий Фишера? В Statistica я построила таблицу 2Х2
13?61
3?30.
Привожу результаты моих расчетов : chi-square p=0,2562; Yates corrected chi-square p=0,3998; Fisher exact p, one-tailed p=0,2027 и Two-tailed p=0,3806.
Каким критерием следует пользоватся?

Есть ли смысл в научной статье приводить информацию о доверительном интервале для относительных частот? Например, в группе А серйозные ПР зафиксированы в 13 из 74 назначений, то есть 17,5% (95% ДИ: 10,42%-27,91%) согласно откорректированному методу Вальда (для расчета ДИ использовалась таблица размещенная на Вашем форуме clopper.xls). Можно ли применить этот метод в случае, если n=3?.
Прошу помогите??????..

Всегда лучше использовать точные методы (Фишера) вместо приближенных (хи-квадрат). Если вас интересует гипотеза: все равно в какую сторону (больше или меньше) 2 группы отличаются по побочным реакциям, то используйте two-tailed Fisher test. Если вас интересует односторонняя гипотеза: частота побочных эффектов в группе А выше (или ниже) частоты в группе В, то используйте one-tailed Fisher test.

Привет, vasilisa!

Поскольку 25% оцениваемых частот менее 5, то следует конечно использовать точный критерий Фишера. Несколько лет назад скачала с БИОМЕТРИКИ программу для расчёта точного критерия Фишера, подставила в него Ваши числа. Результат получила тот же.

Эти же значения получаются и в других стат. пакетах:

Statistic DF Value Prob

Chi-Square 1 1.2895 0.2561
Likelihood Ratio Chi-Square 1 1.3938 0.2378
Continuity Adj. Chi-Square 1 0.7091 0.3998
Mantel-Haenszel Chi-Square 1 1.2774 0.2584
Right-sided Pr >= F 0.2027
Two-sided Pr <= P 0.3806

Основной вывод: все критерии дают результаты, говорящие об отсутствии значимых различий частот. Поэтому если даже приводить корректные оценки ДИ для частот, то они будут перекрываться. Т.е. смысла нет приводить эти оценки. Другое дело, если бы было значимое различие, тогда стоило бы привести 2 ДИ и оценить, насколько близки их границы.

Другой аспект таких задач. Очень часто парные связи незначимы, либо имеют уровни значимости чуть менее-более 5%. Но ведь таких пар много, и стало быть надо применить многомерный методы оценки наличия связи. Вот тогда "количество перейдёт в качество" :-)

Желаю успеха!

Татьяна.

Большое спасибо за советы ))))))))))