Thử nghiệm nào để phân tích bảng chéo: Boschloo hoặc Barnard?

Tôi đang phân tích một bảng 2x2 từ một bộ dữ liệu nhỏ gồm 30 bệnh nhân. Chúng tôi đang cố gắng tìm lại một số biến đưa ra gợi ý về việc nên chọn phương pháp điều trị nào. Các biến số (obs normal / lạ) và quyết định điều trị (A / B) được đặc biệt quan tâm và do đó dữ liệu trông như thế này:

Rõ ràng một ô thiếu các mục không bao gồm kiểm tra chi bình phương và kiểm tra chính xác của Fisher không đưa ra giá trị p bão hòa (nhưng vẫn <10%). Vì vậy, ý tưởng đầu tiên của tôi là tìm một bài kiểm tra với sức mạnh lớn hơn và tôi đã đọc trên blog và trong bài viết này về bài kiểm tra của Barnard và Boschloos, nói chung có ba kịch bản mang lại một bài kiểm tra mạnh mẽ:

1. Cột và Rowsums cố định Kiểm tra chính xác của Fisher$\rightarrow$
2. Đã sửa lỗi cột hoặc (kết luận) Kiểm tra chính xác của Barnard$\rightarrow$
3. Không có gì được sửa Kiểm tra chính xác của Boschloos$\rightarrow$

Bài báo trên chỉ ra rằng tổng số điều trị A và điều trị B gần như chưa từng được biết đến trước đây, vì vậy chúng tôi có thể loại trừ xét nghiệm chính xác của Fisher. Nhưng những gì về các lựa chọn thay thế khác? Trong trường hợp kiểm soát nơi chúng tôi có các kiểm soát lành mạnh, chúng tôi có thể kiểm soát nhóm giả dược và nhóm động từ mà chúng tôi có thể kiểm soát, vì vậy người ta sẽ chọn 2: Barnard. Trong trường hợp của tôi, tôi không chắc chắn, bởi vì một mặt chúng ta có một vấn đề toán học tương tự (tổng mức độ quan sát tương đương với tổng của giả dược / động từ), dẫn đến Barnard nhưng thiết kế thì khác, vì chúng ta không thể kiểm soát không quan sát bình thường / lạ trước khi lấy mẫu dẫn đến 3: Boschloo.

Vậy nên dùng thử nghiệm nào và tại sao? Tất nhiên tôi muốn sức mạnh cao.

(Một câu hỏi khác mà tôi muốn biết là, nếu trong trường hợp chisq.testtrong r, nó sẽ không tốt hơn để sử dụng prop.test(x, alternative = "greater")? Các khía cạnh lý thuyết được giải thích ở đây .)

Có thể có một số nhầm lẫn về bài kiểm tra thuật ngữ "Barnard" hoặc bài kiểm tra "Boschloo". Thử nghiệm chính xác của Barnard là một thử nghiệm vô điều kiện theo nghĩa là nó không có điều kiện trên cả hai lề. Do đó, cả hai viên đạn thứ hai và thứ ba đều là thử nghiệm của Barnard. Thay vào đó chúng ta nên viết:

1. Cả hai lề được cố định (Hypergeometric Dist'n) → Kiểm tra chính xác của Fisher
2. Đã sửa một lề (Double Binomial Dist'n) → Kiểm tra chính xác của Barnard
3. Không có lề cố định (Đa sắc thái) → Thử nghiệm chính xác của Barnard

Thử nghiệm chính xác của Barnard bao gồm hai loại bảng, vì vậy chúng tôi phân biệt hai loại bằng cách nói mô hình "nhị thức" hoặc "đa cực" là phù hợp.

Thông thường, thử nghiệm chính xác của Barnard sử dụng thống kê nhóm Z (hay còn gọi là Điểm số) để xác định các bảng 'như hoặc cực đoan hơn'. Lưu ý bài báo gốc của Barnard (1947) sử dụng cách tiếp cận phức tạp hơn để xác định các bảng cực đoan hơn (gọi là "CSM"). Thử nghiệm chính xác của Boschloo sử dụng giá trị p của Fisher để xác định các bảng 'như hoặc cực hơn'. Thử nghiệm của Boschloo mạnh hơn hẳn so với thử nghiệm chính xác của Fisher.

Đối với tập dữ liệu của bạn, có vẻ như không có lề nào được cố định, vì vậy sẽ khuyên bạn nên sử dụng thử nghiệm chính xác của Boschloo với một mô hình đa phương thức. Tôi thấy thử nghiệm của Boschloo tốt hơn một chút đối với các tỷ lệ ký quỹ không cân bằng (mặc dù thường rất giống với thử nghiệm chính xác của Barnard với thống kê gộp Z). Tuy nhiên, do cả hai mô hình thử nghiệm và đa phương thức của Boschloo đều chuyên sâu về mặt tính toán hơn nhiều, bạn cũng có thể sử dụng mô hình nhị thức (lý do tại sao điều này vẫn phù hợp là hơi phức tạp; tóm tắt ngắn gọn, lề là một thống kê phụ trợ, vì vậy Không có điều kiện bên lề). Để biết thêm chi tiết về các thử nghiệm chính xác và thông tin về việc triển khai, vui lòng sử dụng gói Exact R ( https://cran.r-project.org/web/packages/Exact/Exact.pdf). Tôi là tác giả của gói và đây là phiên bản cập nhật hơn của mã trên blog.