Всем доброго дня!

Хотел поинтересоваться про критерий Мак-Нимара, читал про него у Гланца, но не совсем понял

Он применяется при оценке воздействия двух различных факторов на одну группу пациентов?

Мой пример: есть 89 пациентов у которых есть патология, им провели 2 вида исследования, один вид выявил патологию у 75 пациентов, другой вид выявил патологию у 85 пациентов, при этом при втором исследовании не выявлена патология у 4 пациентов, которая в свою очередь была выявлена при первом.

Надеюсь понятно написал
Если правильно применил напишите!

Спасибо!

Критерий Макнемара применяется для анализа таблиц частот в случае зависимых выборок. Это может быть и 2 разных метода для одного человека (ваш случай) и значения до лечения и после лечения для одного человека (чаще встречается в медицинских исследованиях). Если у Гланца непонятно - почитайте у Закса: https://yadi.sk/d/ZMzLZeDtdBHv2
Для этого критерия тоже есть проблема со слабонасыщенными таблицами, поэтому если есть ячейки с малым числом событий (обычно за такие принимают менее 5) рассчитывать р корректнее не аппроксимацией статистики критерия распределением хи-квадрат, а точным (exact) критерием на основе биномиального распределения. Из известных хороших пакетов так считает MedCalc и многие онлайновые калькуляторы, например этот: http://scistatcalc.blogspot.ru/2013/11/mcn...calculator.html . Сейчас таких калькуляторов в сети всё больше и больше, поэтому нужно проверять корректность их работы на тестовых примерах из учебников.

Спасибо за ответ, калькулятор это в моем случае просто спасение, так как рассчитывать все в ручную тяжело (хотя для меня это бывает проще, быстрее и полезнее, чем где-то искать калькулятор и не знать правильный ли он).
И для закрепления результата подскажите правильно ли я составляю таблицу, данные как описывал выше следующие: 89 пациентов, 2 вида обследования, применив оба вида обследования выявили патологию у всех 89 пациентов, 1 обследование показало патологию у 75 пациентов, 2 обследование показало патологию у 85 пациентов, таким образом получается следующая таблица:
тест 1 положительный/тест 2 положительный - 89
тест 1 положительный/тест 2 отрицательный - 4
тест 1 отрицательный/тест 2 положительный - 25
тест 1 отрицательный/тест 2 отрицательный - 0

Конечно неправильно.

Понятно
А как правильно???
По Макнемару я делал другую таблицу:
1+2+ - 89
1+2- - 75
1-2+ - 85
1-2- - 0

Ох, доктор,доктор! Похоже, я с вами еще намучаюсь.
Завтра постараюсь ответить.

Спасибо большое за данную Вами надежду!
Я буду ждать Вашего ответа, хочу понять, но самостоятельно, видимо, не получается...

Т.к. числовой материал порождается одной и той же группой пациентов, то надо заполнять таблицу по принципу:
Пациент ?1: распознан (в качестве больного) обоими методами
Пациент ?2: не распознан ни тем, ни другим методом
Это - главная диагональ этой матрицы
Пациент ?3: распознан первым методом, но не распознан вторым
Пациент ?4: распознан вторым, не распознан первым.
Это - антидиагональ таблицы сопряженности
Сумма цифр в ячейках этой таблицы должна быть равна 89.
Нельзя формировать главную диагональ в виде 0 - 89.

Попробую составить, как у Вас указано:
Пациент ?1: распознан обоими методами 71
Пациент ?2: не распознанных нет 0
Пациент ?3: распознан только 1 методом 4
Пациент ?4: распознан только 2 методом 14
Как сформировать не понимаю в таблице, должна быть цифра 18, но откуда ее взять?

Уважаемые 100$, посмотрел приведенный пример у Гланца, там не получается сумм по столбцам и строкам, таблица 9.7 стр 317...
Изначально я делал аналогично его примеру...

Прошу прощения, не правильно Вас понял, сумма по всем ячейкам должна равняться общему количеству пациентов, это я понял, как и указал выше - получается)))

И получается я могу подставлять данные цифры в таблицу (калькулятор указанный nokh) и получить результат, который должен быть правильным, я понял ошибку, + + не может быть представленна всеми пациентами)))

0+4+14+71=89 однако.

Доктор, в статистике нет более простого в вычислительном плане критерия, чем критерий МакНемара. Калькулятор он возьмет. Shame on you! Вот вам и весь сказ

Спасибо за помощь!
А все-таки можно ли стандартизировать статистические критерии до такой степени, что бы совсем не думать

Нет, ну немножко-то думать по-любому надо. В целях профилактики дистрофии мозговой мышцы.

На совсем немного согласен, а то атрофия дело серьезное))
Кстати, а можете ответить на вопрос про ДА (можно в соответствующей теме) - как объяснить профессору, о том что ДА можно применять если по стандартному отклонению распределение не нормальное...
Вы уж извините, что я снова со своими баранами)))

Коллега, ну зачем же вы профессора бараном называете!?

Так и объясните, что согласно последним сводкам с переднего края науки ДА относительно устойчив к умеренным отклонениям от нормальности.
Тем более, что проверка нормальности - процедура весьма ответственная, о чем не написано у Гланца.

Не в коем случае не хотел умалять достоинства профессора, просто искал ответ на волнующий, даже слегка тревожащий меня вопрос.
Жаль, что у Гланца не написано про нормальность в достаточной степени, он-то (Гланц) и ввел меня в некоторое недоумение относительно применения ДА при не нормальности распределения, пишет по тексту одно, а потом в задачах пишет другое, вот я и впал в относительный стопор)))
А не подскажите, передний край науки это где? Может где-то написано? Ну так, на всякий пожарный случай)))
И умеренное отклонение это на сколько?

1. Где-то написано, не сам же я это выдумал. Сейчас уже и не припомню, где.
2. Если вы проверяете нормальность критерием нормальности, и достигаемый уровень значимости вместо заветных ,05 составил ,048, то, хотя формально гипотеза нормальности и отвергается на 5%-ном уровне,
то такое, пожалуй, можно счесть небольшим отклонением. Если гипотеза отвергается на уровне ,01, то, тут, похоже, делать нечего - распределение считаем ненормальным.

P.S. Что (с)делаете? Подскажете. Бегом на курсы русского языка для мигрантов. )

Спасибо, а за ошибки и впрямь стыдно стало буду внимательнее)
Вроде все вычисления получились и я надеюсь на одобрение задуманных тем статей вышестоящим руководством)))
А про нормальность и ее проверку я все-таки не понял, у Гланца вот все понятно расписано

У Гланца - зубодробительный примитив.
Нетленный образчик того, как пишут монографии по статистике - это Шеффе "Дисперсионный анализ". Ни одного неалгебраического вывода!

В учебниках по статистике, известных мне, написано, что многочисленные исследования показали. что нарушение предположения о нормальности не оказывает существенного влияния на результаты ANOVA. Кроме названной выше работы Шеффе 1980 есть ссылка на классическую книгу
Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии М. 1976
http://www.twirpx.com/file/1239378/

Понял Вас, попробую почитать, для общего развития))) А для медиков может Гланц является единственным выходом при написании простой статьи?

Не горячитесь. Уж очень сложно написано.



Определенно. Особенно, если слово "марсиане" заменить на слово "пациенты". Тогда целыми абзацами передирать можно.

Книга интересная, но сложная для понимания, но попытаюсь))

Большинство книг по статистике которые пытался читать сложные, после первой страницы уже понимаешь, что надо посвятить ей как минимум пару месяцев, что бы понять о чем речь, так как много "не нормативной" лексики и пояснений практически нет, это то же самое, как взять математика статистика и дать ему прочитать монографию по какой-нибудь нозологии...

У Гланца действительно, меняем марсиан на пациентов, а рост и прочее на свои данные и получаем результат, да может быть со стороны статистики он не будет идеальным, но он будет показывать то, что требуется врачу...

Именно поэтому при капитализме дешевле умереть, чем заболеть.

Параллельно с Гланцем читайте книгу: А. Петри, К. Сэбин "Наглядная статистика в медицине - Выпуск: Экзамен на отлично", 2009 (есть электронная версия в интернете). Эти две книги покрывают 90% потребностей врача в знании статистических методов.

Даже умереть сейчас дорого, только если кремация)))
А медицина бесплатная лучше работать не будет, либо врачей будет мало и работы у них будет много (но зарплата не изменится), либо врачей будет много но зарплаты будут ооочень маленькими...