Prüfung der Übereinstimmung bei An-/Abwesenheit pro MonatHallo,
Ich habe Daten zum monatlichen Auftreten eines Parasiten und zum monatlichen Auftreten einer histologischen Läsion in den Geweben gesammelt, in denen der Parasit infiziert ist.Der Parasit ist stark saisonabhängig – höchste Prävalenz und Intensität treten im März und April auf.Die Läsionen sind über das ganze Jahr verteilt, scheinen aber in diesen Monaten häufiger aufzutreten.So kann ich für jede (Läsion oder Parasit) eine Kontingenztabelle (2x12) erstellen, um die Monate aufzuzeigen, in denen die Prävalenz von Läsionen und Parasiten am höchsten ist.Ich würde gerne testen, wie gut die Parasiten und Läsionen übereinstimmen.Gibt es einen Übereinstimmungstest zum Vergleich der monatlichen Läsions- und Parasitenprävalenz?
Ich kann den Monat außer Acht lassen und eine Notfalltabelle für Parasiten und Läsionen erstellen.Die Ergebnisse zeigen einen Kappa von 0,0248 mit einem P = 0,5804. Auch der Bowker-Test für Symmetrie (größer als 2x2-Kontingenztabelle) zeigt eine Symmetrie der Meinungsverschiedenheit chisq =22,6, P <0,001.Ich gehe davon aus, dass es aufgrund dieser Ergebnisse kein starkes Maß an Übereinstimmung zwischen der Läsion und dem Parasiten insgesamt gibt.Dies berücksichtigt jedoch nicht den Monat.
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatVielen Dank für Ihre Hilfe!
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatIch glaube nicht, dass die Verwendung des nominalen Modellierungstyps zu einer Singularität in den CMH-Tests führen würde, insbesondere da es nur zwei Ebenen für X und Y gibt.
Ja, die Nullhypothese besagt, dass es keinen Zusammenhang zwischen X und Y gibt.
Ja, die unstratifizierte Kontingenzanalyse ist hochsignifikant (LRT-Chi-Quadrat > 65, p-Wert < 0,0001). (Beachten Sie, dass das Chi-Quadrat nicht zur Beurteilung der Stärke der Assoziation, sondern nur ihrer Bedeutung herangezogen werden kann.)
Ja, der entsprechende CMH-Test (General Association of Category) ist hochsignifikant (Chi-Quadrat > 40, p-Wert < 0,0001). Die Schichtung trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die Assoziation in allen Schichten konsistent vorhanden ist, wenn diese Frage beantwortet werden muss. Der CMH-Test lockert auch die Anforderungen an die Stichprobengröße für die Chi-Quadrat-Statistik etwas, was in diesem Fall kein Problem darstellt. (Nicht mehr als 20 % der Zellen mit einer erwarteten Anzahl von weniger als 5.)
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro Monat
Hier ist die Kontingenztabelle und die CMH-Ergebnisse.Ich habe Läsion und Parasitenanwesenheit/-abwesenheit als Ordinalzahl festgelegt und es hat funktioniert.Ich habe nach Monaten geschichtet.Ich glaube, ich hatte meine Spalten zuvor auf nominal eingestellt.
Ich glaube, dass die Nullhypothese darin besteht, dass es keinen Zusammenhang zwischen Läsionen und Parasiten gibt.Daher sieht es so aus, als hätte ich eine höchst bedeutsame Verbindung zwischen ihnen.Ich frage mich also, welche zusätzlichen Informationen der CMH und die Stratifizierung über die des Standard-ChiSquare hinaus liefern?
Vielen Dank für Ihre Hilfe!
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatKappa-Maßnahmen Vereinbarung zwischen Bewertern oder Bewertungen. Für McNemars/Bowkers Test von Symmetrie , die Nullhypothese ist, dass die Wahrscheinlichkeiten in der quadratischen Tabelle der Symmetrie oder so genügen P ij = P ji für alle Paare von Tabellenzellen.
Die CMH-Tests stehen vor der Tür Verband und die Wahl zwischen den vier Alternativen hängt vom Modellierungstyp der X- und Y-Variablen ab. Aus der JMP-Hilfe:
- Der Cochran-Mantel-Haenszel-Test ermittelt, ob eine Beziehung zwischen zwei kategorialen Variablen besteht, nachdem eine dritte Klassifizierung blockiert wurde.
- Korrelation der Ergebnisse: Anwendbar, wenn sowohl Y als auch X eine Ordinalzahl oder ein Intervall sind. Die Alternativhypothese besagt, dass auf mindestens einer Ebene der Blockierungsvariablen ein linearer Zusammenhang zwischen Y und X besteht.
- Zeilenbewertung nach Spaltenkategorien: Anwendbar, wenn Y eine Ordinalzahl oder ein Intervall ist. Die Alternativhypothese besagt, dass für mindestens eine Ebene der Blockierungsvariablen die Durchschnittswerte der R Zeilen sind ungleich.
- Spaltenbewertung nach Zeilenkategorien: Anwendbar, wenn X eine Ordinalzahl oder ein Intervall ist. Die Alternativhypothese besagt, dass für mindestens eine Ebene der Blockierungsvariablen die Durchschnittswerte der C Spalten sind ungleich.
- General Assoc. Anzahl der Kategorien: Testet, ob für mindestens eine Ebene der Blockierungsvariablen eine Art Zusammenhang zwischen X und Y besteht.
Die Teststatistik wird im Wesentlichen für jede Schicht berechnet und zur Gesamtteststatistik zusammengefasst.
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatSingularität bedeutet normalerweise, dass das Modell hinter diesem Test überspezifiziert ist. Es wäre so, als würde man einen quadratischen Term in den linearen Prädiktor aufnehmen, wenn die X-Variable nur zwei Ebenen hat. Solche Daten unterstützen die Schätzung des Modells nicht. Können Sie die Contingency-Plattform mit Ihren Daten vor und nach der Anwendung der CMH-Tests veröffentlichen?
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Ich habe noch eine oder zwei weitere Fragen.Ich habe auch allgemeine Statistiken zur Übereinstimmung zwischen Parasit und Läsion erstellt und dabei den Monat ignoriert.Der Kappa-Score war hoch (0,66) und lag signifikant bei P < 0,001. Der Bowker-Test war ebenfalls signifikant (Chisq 5,4, P = 0,196). Bestätigt Bowkers Test den Kappa?Ich bin mir nicht sicher, wie ich Bowkers Ergebnis interpretieren soll, da es den Anschein erweckt, als würde es eher Meinungsverschiedenheit als Zustimmung testen.Können Sie erklären?
Nachdem ich ein wenig darüber nachgedacht habe, weiß ich außerdem nicht, ob es wichtig ist, den Monat in die Analyse einzubeziehen.Vielleicht würden Kappa und Bowker's ausreichen.Ich würde jedoch gerne verstehen, ob der CMH-Test über Kappa und Bowkers hinaus weitere nützliche Informationen liefert.
Danke noch einmal!!
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Ich habe versucht, den CMH-Test mit Parasit und Läsion durchzuführen, wobei X und Y nach Monaten geschichtet sind.Korrelationswerte sind im Ergebnisfeld leer, gefolgt von einer Meldung, dass die Statistik nicht berechnet wurde, da die Kovarianzmatrix singulär war.Was bedeutet das?
Danke!
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatDu bist mir weit voraus! Ja, die Null ist keine Assoziation. Sie testen zunächst die Gesamtassoziation (nicht geschichtet) mit der Contingency-Plattform und wählen dann CMH aus dem roten Dreieck für die Schichtung nach Monat aus.
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatOk, ich denke, es ist auch der Cochran-Mantel-Haenzsel-Test, den Sie meinen.Ich habe ein Beispiel gefunden und verstehe jetzt, wie man es ausführt.Also habe ich das Vorhandensein/Fehlen von Läsionen und Parasiten als X und Y ausgewählt und dann im Popup-Fenster den Monat als Gruppierungsvariable ausgewählt.Ist die Nullhypothese standardmäßig, dass es keine Korrelation zwischen Parasit und Läsion gibt?
Danke!
Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatHallo,
Ich habe für jeden Fisch das Vorhandensein bzw. Fehlen von Parasiten und Läsionen erfasst. Der
Der monatliche Anteil an Fischen reicht von niedrigen Zehnteln bis zu 100 %, also wenn ich
Wenn du das richtig verstehst, liegen beide auf der gleichen Skala
Was sind CMH-Tests und wie stratifiziere ich sie nach Monaten?
Danke!
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Betreff: Überprüfung der Übereinstimmung für An-/Abwesenheit pro MonatDie Übereinstimmung besteht für Y und X bei gleichem Maßstab. In Ihrer Beschreibung werden Zählungen (Läsionen, Parasiten) erwähnt, aber nicht die Skalen, die für beides verwendet werden.
Die Assoziation ist allgemeiner. Sie könnten Ihre Kontingenztabelle nach Monaten stratifizieren. Einer der CMH-Tests sollte Ihre Hypothese abdecken.
