월별 유무 동의 검정안녕,
기생충의 월별 발생과 기생충이 감염되는 조직의 조직학적 병변의 월별 발생에 대한 데이터를 수집했습니다.이 기생충은 매우 계절적입니다. 3월과 4월에 최대 유병률과 강도가 나타납니다.병변은 일년 내내 더 넓게 퍼지지만 그 달에 더 흔한 것으로 보입니다.따라서 각 병변(병변 또는 기생충)에 대해 병변 및 기생충의 유병률이 가장 높은 달을 보여주기 위해 분할표(2x12)를 구성할 수 있습니다.내가 하고 싶은 것은 기생충과 병변이 얼마나 밀접하게 일치하는지 테스트하는 것입니다.월별 병변과 기생충 유병률을 비교하기 위한 동의 테스트가 있습니까?
나는 월을 무시하고 기생충과 병변의 비상표를 구성할 수 있다.결과는 P = 0.5804인 0.0248의 Kappa를 보여줍니다. 또한 대칭에 대한 Bowker의 테스트(2x2 분할표보다 큼)는 대칭 불일치 chisq =22.6, P <0.001을 나타냅니다.나는 전반적으로 병변과 기생충 사이에 강력한 일치 측정이 없다는 이러한 결과를 받아들일 것입니다.그러나 이것은 월을 설명하지 않습니다.
Re: 월별 유무 동의 테스트당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
Re: 월별 유무 동의 테스트특히 X와 Y에 대해 두 가지 수준만 있기 때문에 명목 모델링 유형을 사용하면 CMH 테스트에서 특이점이 발생할 것이라고 생각하지 않습니다.
예, 귀무 가설은 X와 Y 사이에 연관성이 없습니다.
예, 계층화되지 않은 비상 분석은 매우 중요합니다(LRT 카이 제곱 > 65, p-값 < 0.0001). (카이 제곱은 연관성의 강도를 평가하는 데 사용할 수 없으며 중요성만 평가합니다.)
예, 관련 CMH 테스트(범주 일반 협회)는 매우 중요합니다(카이 제곱 > 40, p-값 < 0.0001). 계층화는 해당 질문에 답해야 하는 경우 계층 간에 연관성이 일관되게 존재하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. CMH 테스트는 또한 카이 제곱 통계에 대한 샘플 크기 요구 사항을 다소 완화하는데, 이는 이 경우 문제가 되지 않습니다. (예상 카운트가 5 미만인 셀의 20% 이하)
Re: 월별 유무 동의 테스트
다음은 분할표와 CMH 결과입니다.나는 병변과 기생충 유무를 서수로 설정했고 작동했습니다.나는 월별로 계층화했다.이전에 내 열을 명목상으로 설정했다고 생각합니다.
귀무 가설은 병변과 기생충 사이에 연관성이 없다는 것입니다.따라서 그들 사이에 매우 중요한 연관성이 있는 것 같습니다.그래서 제가 궁금한 것은 CMH와 층화가 표준 ChiSquare보다 더 많은 추가 정보를 제공하는 것입니까?
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
Re: 월별 유무 동의 테스트카파 대책 합의 평가자 또는 평가 사이. McNemar/Bowker의 검정을 위해 대칭 , 귀무가설은 제곱표의 확률이 대칭을 만족하거나 피 ij = 피 지 테이블 셀의 모든 쌍에 대해.
CMH 테스트는 협회 네 가지 대안 중 선택은 X 및 Y 변수의 모델링 유형에 따라 다릅니다. JMP 도움말에서:
- Cochran-Mantel-Haenszel 검정은 세 번째 분류에서 차단한 후 두 범주형 변수 사이에 관계가 있는지 발견합니다.
- 점수의 상관 관계: Y 또는 X가 둘 다 서수 또는 간격인 경우 적용 가능합니다. 대안 가설은 차단 변수의 적어도 한 수준에서 Y와 X 사이에 선형 연관성이 있다는 것입니다.
- 열 범주별 행 점수: Y가 순서 또는 간격인 경우에 적용됩니다. 대안 가설은 차단 변수의 적어도 한 수준에 대해 평균 점수는 다음과 같습니다. 아르 자형 행이 같지 않습니다.
- 행 범주별 Col 점수: X가 서수 또는 간격일 때 적용 가능합니다. 대안 가설은 차단 변수의 적어도 한 수준에 대해 평균 점수는 다음과 같습니다. 씨 열이 같지 않습니다.
- 일반 협회 of Categories: 차단 변수의 최소 한 수준에 대해 X와 Y 사이에 어떤 유형의 연관이 있는지 테스트합니다.
테스트 통계는 기본적으로 각 계층에 대해 계산되고 전체 테스트 통계로 결합됩니다.
Re: 월별 유무 동의 테스트특이점은 일반적으로 이 테스트 뒤에 있는 모델이 과도하게 지정되었음을 의미합니다. X 변수의 수준이 두 개뿐일 때 선형 예측 변수에 2차 항을 포함하는 것과 같습니다. 이러한 데이터는 모델 추정을 지원하지 않습니다. CMH 테스트를 적용하기 전후에 데이터와 함께 Contingency 플랫폼을 게시할 수 있습니까?
Re: 월별 유무 동의 테스트표시,
다른 질문이 있습니다. 2.나는 또한 월을 무시하고 기생충과 병변 사이의 일반 일치 통계를 실행했습니다.Kappa 점수는 높았고(0.66) 유의한 P<0.001이었습니다. Bowker's test도 유의한 chisq 5.4, P=0.196이었습니다. Bowker의 테스트가 Kappa를 확인합니까?Bowker의 결과는 동의가 아닌 불일치를 테스트하는 것처럼 보이기 때문에 어떻게 받아들여야 할지 모르겠습니다.설명해 주시겠습니까?
그리고 이것에 대해 조금 생각해보면 분석에 월을 포함시키는 것이 중요한지 모르겠습니다.아마도 Kappa와 Bowker가 충분할 것입니다.그러나 CMH 테스트가 Kappa 및 Bowkers 이외의 추가 유용한 정보를 제공하는지 알고 싶습니다.
다시한번 감사드립니다!!
Re: 월별 유무 동의 테스트표시,
X와 Y를 월별로 계층화하여 기생충과 병변으로 CMH 테스트를 실행해 보았습니다.공분산 행렬이 특이하므로 통계가 계산되지 않았다는 메시지가 뒤따르는 결과 상자의 상관 점수가 비어 있습니다.그게 무슨 뜻이야?
감사해요!
Re: 월별 유무 동의 테스트당신은 나보다 훨씬 앞서 있습니다! 예, null은 연관이 없습니다. Contingency 플랫폼으로 전체 연결(비층화)을 먼저 테스트한 다음 월별 계층화를 위해 빨간색 삼각형에서 CMH를 선택합니다.
Re: 월별 유무 동의 테스트좋아, 나는 그것이 당신이 언급하는 Cochran Mantel Haenzsel 테스트라고 생각합니다.예제를 찾았고 지금 실행하는 방법을 이해했습니다.그래서 병변과 기생충의 유무를 X와 Y로 선택하고 팝업 창에서 그룹화 변수로 월을 선택했습니다.귀무가설이 기생충과 병변 사이에 상관관계가 없다는 기본값입니까?
감사해요!
Re: 월별 유무 동의 테스트안녕,
각 물고기에 대한 기생충 및 병변 유무를 기록했습니다. 그만큼
물고기의 월별 비율은 각각 낮은 10대부터 100%까지입니다.
올바르게 이해하면 둘 다 같은 척도에 있습니다.
CMH 테스트는 무엇이며 월별로 어떻게 계층화합니까?
감사해요!
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Re: 월별 유무 동의 테스트일치는 동일한 축척을 가진 Y와 X에 대한 것입니다. 귀하의 설명은 개수(병변, 기생충)를 언급하지만 둘 중 하나에 사용되는 척도는 언급하지 않습니다.
협회가 더 일반적입니다. 비상 테이블을 월별로 분류할 수 있습니다. CMH 테스트 중 하나는 귀하의 가설을 다루어야 합니다.
