Cho trường hợp bị ung thư phổi và đối chứng phù hợp (không có ung thư phổi) (khớp dựa trên tuổi, giới tính, v.v.). Để cố gắng tìm ra bằng chứng giữa tác động của việc hút thuốc đối với bệnh ung thư phổi, tôi đã sử dụng thử nghiệm chính xác của Fisher trên bảng dự phòng. Tuy nhiên, điều này đã không tính đến việc các điều khiển và trường hợp được khớp.
Vì vậy, tôi tự hỏi liệu có cách nào để sử dụng thử nghiệm chính xác của Fisher có tính đến sự phù hợp giữa hai nhóm không?
Câu trả lời:
Bạn cần thử nghiệm của McNemar ( http://en.wikipedia.org/wiki/McNemar%27s_test , http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3346204/ ). Sau đây là một ví dụ:
1300 điểm và 1300 kiểm soát phù hợp được nghiên cứu. Tình trạng hút thuốc được lập bảng như sau:
Normal
|no |yes|
Cancer|No |1000|40 |
|Yes |200 |60 |
Mỗi mục trong bảng hiển thị thông tin về BẢNG KIỂM SOÁT CASE: 1000 có nghĩa là trong 1000 cặp điều khiển trường hợp, không phải là người hút thuốc. 40 là số cặp kiểm soát trường hợp trong đó kiểm soát là người hút thuốc và bệnh nhân ung thư thì không, v.v. Mã R sau có thể được sử dụng để tạo bảng này và thực hiện Kiểm tra McNemar.
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
Thử nghiệm của McNemar cũng được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một can thiệp đối với biến kết quả nhị phân. Các cặp kết quả trước-sau được lập bảng và kiểm tra như trên.
Chỉnh sửa: Mở rộng ví dụ được cung cấp bởi @gung, nếu trạng thái hút thuốc được liệt kê trong khung dữ liệu mydf của bạn như sau:
pairID cancer control
1 1 1
2 1 1
3 1 0
...
Kiểm tra McNemars có thể được thực hiện với các lệnh R sau:
> 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
Bạn đúng khi kiểm tra chính xác của Fisher là không phù hợp với dữ liệu của bạn. Bạn sẽ phải lập lại bảng dự phòng của bạn. Bảng mới sẽ dành cho các cặp , do đó nó sẽ xuất hiện một nửa số lượng dữ liệu được trình bày (trong trường hợp của bạn là 40 thay vì 80). Ví dụ: hãy tưởng tượng dữ liệu của bạn trông như thế này (mỗi bộ đối tượng được ghép nằm trong hàng riêng của nó và 1cho biết người hút thuốc):
cancer control
1 1
1 1
1 0
1 0
1 0
0 1
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
Sau đó, bảng dự phòng cũ của bạn có thể là:
cancer control
smoker 5 3
non 6 8
Bảng dự phòng mới của bạn sẽ trông như thế này:
control
cancer smoker non
smoker 2 3
non 1 5
Bảng dự phòng đầu tiên tổng hợp là 22 (số lượng tổng số môn học trong nghiên cứu của bạn), nhưng bảng dự phòng thứ hai tổng hợp thành 11 (số lượng các cặp phù hợp).
Với dữ liệu của bạn được trình bày theo cách này, điều bạn quan tâm là nếu tỷ lệ cận biên là như nhau. Bài kiểm tra đó là bài kiểm tra của McNemar . Tôi đã giải thích bài kiểm tra của McNemar tại đây và đây .
không cần thiết phải sử dụng một bài kiểm tra ghép nối. sự phù hợp của các quần thể xác định rằng sự phân bố của covaraite (tuổi, ...) là giống nhau trong hai populatoin nên nó không "làm biến dạng" bức tranh.
thử nghiệm so sánh các phương tiện của quần thể nên không cần thiết phải ghép đôi các cá thể. điều này chỉ cần thiết cho các phép đo "lặp đi lặp lại", ví dụ, so sánh menas trước và sau khi điều trị cho cùng một quần thể.
Có và không:
có lẽ trường hợp của bạn thuộc trường hợp Pearce (2015) : điểm trong bài viết là các biến bạn sử dụng để chọn điều khiển nên được kiểm soát trong nghiên cứu chứ không phải trong thử nghiệm. Điều đó có thể khó khăn do N = 80.
Hy vọng điều này giúp đỡ :)