verilmiş akciğer kanseri olan ve eşleştirilmiş kontroller (akciğer kanseri olmadan) (yaş, cinsiyet vb. Sigaranın akciğer kanseri üzerindeki etkisi arasında kanıt bulmaya çalışmak için Fisher'in kesin testini beklenmedik durum tablosunda kullandım. Ancak bu, kontrollerin ve vakaların eşleştiğini dikkate almadı.
Bu yüzden iki grup arasındaki eşleşmeyi dikkate alan Fisher'ın kesin testini kullanmanın bir yolu olup olmadığını merak ettim.
Yanıtlar:
McNemar'ın testine ihtiyacınız var ( http://en.wikipedia.org/wiki/McNemar%27s_test , http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3346204/ ). Aşağıda bir örnek verilmiştir:
1300 puan ve 1300 eşleştirilmiş kontrol incelenmiştir. Sigara içme durumu aşağıdaki gibi sıralanmıştır:
Normal
|no |yes|
Cancer|No |1000|40 |
|Yes |200 |60 |
Tablonun her girişi bir CASE-CONTROL ÇİFTİ hakkında bilgi gösterir: 1000 vaka kontrol çiftinde 1000 anlamına gelir, ikisi de sigara içen biri değildir. 40, kontrolün sigara içtiği ve kanser hastasının olmadığı vaka-kontrol çiftlerinin sayısıdır. Bu tabloyu oluşturmak ve McNemar'ın Testini yapmak için aşağıdaki R kodu kullanılabilir.
mat = as.table(rbind(c(1000, 40), c( 200, 60) ))
colnames(mat) <- rownames(mat) <- c("Nonsmoker", "Smoker")
names(dimnames(mat)) = c("Cancer", "Normal")
mat
# Normal
# Nonsmoker Smoker
# Cancer
# Nonsmoker 1000 40
# Smoker 200 60
mcnemar.test(mat)
# McNemar's Chi-squared test with continuity correction
#
#data: mat
#McNemar's chi-squared = 105.34, df = 1, p-value < 2.2e-16
McNemar'ın testi, bir müdahalenin ikili sonuç değişkeni üzerindeki etkisini değerlendirmek için de kullanılır. Önce-sonra sonuç çifti yukarıdaki gibi tablolanır ve test edilir.
Düzenleme: Veri çerçevesi mydf'nizde sigara içme durumu aşağıdaki gibi listeleniyorsa @gung tarafından verilen genişletme örneği:
pairID cancer control
1 1 1
2 1 1
3 1 0
...
McNemars testi aşağıdaki R komutlarıyla yapılabilir:
> tt = with(mydf, table(cancer, control))
> tt
control
cancer 0 1
0 5 1
1 3 2
> mcnemar.test(tt)
McNemar`s Chi-squared test with continuity correction
data: tt
McNemar`s chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171
Fisher'ın kesin testinin verileriniz için uygun olmadığı konusunda haklısınız. Acil durum tablonuzu yeniden biçimlendirmeniz gerekecek. Yeni tablo çiftler için olacaktır, bu nedenle temsil edilen verilerin yarısının yarısı gibi görünecektir (sizin durumunuzda 80 yerine 40). Örneğin, verilerinizin şöyle göründüğünü düşünün (her eşleştirilmiş konu kümesi kendi satırındadır ve 1sigara içen bir kişiyi gösterir):
cancer control
1 1
1 1
1 0
1 0
1 0
0 1
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
O zaman eski beklenmedik durum tablonuz şunlar olabilirdi:
cancer control
smoker 5 3
non 6 8
Yeni beklenmedik durum tablonuz şöyle görünecektir:
control
cancer smoker non
smoker 2 3
non 1 5
İlk beklenmedik durum tablosu 22'dir (çalışmanızdaki toplam denek sayısı), ancak ikinci beklenmedik durum tablosu 11'dir (eşleşen çift sayısı).
Verileriniz bu şekilde temsil edildiğinde, ilgilendiğiniz şey marjinal oranların aynı olup olmadığıdır. Bunun için test McNemar'ın testidir . McNemar'ın testini burada ve burada açıkladım .
eşleştirilmiş bir test kullanmak gerekli olmamalıdır. popülasyonların eşleşmesi, kovaraitlerin dağılımının (yaş, ...) iki popülasyonda aynı olduğunu ve dolayısıyla resmi "bozmadığını" tespit eder.
test, popülasyonların araçlarını karşılaştırır, böylece bireylerin eşleştirilmesi gerekmez. bu sadece "tekrarlanan" ölçümler için gereklidir, örneğin, aynı popülasyonun tedavisinden önce ve sonra menüleri karşılaştırmak.
Evet ve hayır:
muhtemelen sizin durumunuz Pearce (2015) vakasının altına düşmektedir : makaledeki nokta, kontrolü seçmek için kullandığınız değişkenlerin testte değil, çalışmada kontrol edilmesi gerektiğidir. N = 80 nedeniyle bu zor olabilir.
Umarım bu yardım :)