Kịch bản sau đây đã trở thành Câu hỏi thường gặp nhất trong bộ ba điều tra viên (I), người đánh giá / biên tập viên (R, không liên quan đến CRAN) và tôi (M) là người tạo cốt truyện. Chúng ta có thể giả định rằng (R) là người đánh giá ông chủ y tế điển hình, người chỉ biết rằng mỗi âm mưu phải có thanh lỗi, nếu không thì đó là sai. Khi một nhà phê bình thống kê có liên quan, các vấn đề ít quan trọng hơn nhiều.
Kịch bản
Trong một nghiên cứu chéo dược lý điển hình, hai loại thuốc A và B được kiểm tra về tác dụng của chúng đối với mức glucose. Mỗi bệnh nhân được kiểm tra hai lần theo thứ tự ngẫu nhiên và theo giả định không mang theo. Điểm cuối chính là sự khác biệt giữa glucose (BA) và chúng tôi giả định rằng xét nghiệm t ghép đôi là đủ.
(I) muốn một âm mưu cho thấy mức glucose tuyệt đối trong cả hai trường hợp. Anh lo ngại mong muốn của các thanh lỗi và yêu cầu các lỗi tiêu chuẩn trong biểu đồ thanh. Chúng ta đừng bắt đầu cuộc chiến đồ thị thanh ở đây ._)
(I): Điều đó không thể đúng. Các thanh trùng nhau, và ta có p = 0,03? Đó không phải là những gì tôi đã học được ở trường trung học.
(M): Chúng tôi có một thiết kế ghép nối ở đây. Các thanh lỗi được yêu cầu là hoàn toàn không liên quan, những gì được tính là SE / CI của các khác biệt được ghép nối, không được hiển thị trong cốt truyện. Nếu tôi có lựa chọn và không có quá nhiều dữ liệu, tôi sẽ thích cốt truyện sau
Đã thêm 1: Đây là âm mưu tọa độ song song được đề cập trong một số phản hồi
(M): Các dòng hiển thị ghép nối, và hầu hết các dòng tăng lên, và đó là ấn tượng đúng, bởi vì độ dốc là những gì được tính (ok, đây là phân loại, nhưng tuy nhiên).
(I): Hình ảnh đó thật khó hiểu. Không ai hiểu điều đó và nó không có thanh lỗi (R đang ẩn nấp).
(M): Chúng tôi cũng có thể thêm một âm mưu khác cho thấy khoảng tin cậy có liên quan của sự khác biệt. Khoảng cách từ đường zero cho ấn tượng về kích thước hiệu ứng.
(Tôi): Không ai làm điều đó
(R): Và nó lãng phí cây quý
(M): (Là một người Đức tốt): Vâng, điểm trên cây được lấy. Nhưng tôi vẫn sử dụng điều này (và không bao giờ được công bố) khi chúng tôi có nhiều phương pháp điều trị và nhiều tương phản.
Có gợi ý nào không? Mã R bên dưới, nếu bạn muốn tạo một cốt truyện.
# Graphics for Crossover experiments
library(ggplot2)
library(plyr)
theme_set(theme_bw()+theme(panel.margin=grid::unit(0,"lines")))
n = 20
effect = 5
set.seed(4711)
glu0 = rnorm(n,120,30)
glu1 = glu0 + rnorm(n,effect,7)
dt = data.frame(patient = rep(paste0("P",10:(9+n))),
treatment = rep(c("A","B"), each=n),glucose = c(glu0,glu1))
dt1 = ddply(dt,.(treatment), function(x){
data.frame(glucose = mean(x$glucose), se = sqrt(var(x$glucose)/nrow(x)) )})
tt = t.test(glucose~treatment,paired=TRUE,data=dt,conf.int=TRUE)
dt2 = data.frame(diff = -tt$estimate,low=-tt$conf.int[2], up=-tt$conf.int[1])
p = paste("p =",signif(tt$p.value,2))
png(height=300,width=300)
ggplot(dt1, aes(x=treatment, y=glucose, fill=treatment))+
geom_bar(stat="identity")+
geom_errorbar(aes(ymin=glucose-se, ymax=glucose+se),size=1., width=0.3)+
geom_text(aes(1.5,150),label=p,size=6)
ggplot(dt,aes(x=treatment,y=glucose, group=patient))+ylim(0,190)+
geom_line()+geom_point(size=4.5)+
geom_text(aes(1.5,60),label=p,size=6)
ggplot(dt2,aes(x="",y=diff))+
geom_errorbar(aes(ymin=low,ymax=up),size=1.5,width=0.2)+
geom_text(aes(1,-0.8),label=p,size=6)+
ylab("95% CI of difference glucose B-A")+ ylim(-10,10)+
theme(panel.border=element_blank(), panel.grid.major.x=element_blank(),
panel.grid.major.y=element_line(size=1,colour="grey88"))
dev.off()
