Rapport de cotes et intervalles de confiance du test exact de FischerSalut,
Je suis un utilisateur régulier de JMP, mais sans expérience en scripting. J'ai utilisé le test exact de Fischer sur mon analyse et j'obtiens les résultats tels que publiés. J'ai 2 questions :
1. Pourquoi est-ce que j'obtiens 2 tests exacts et valeurs p différents ? Lequel dois-je utiliser ?
2. Dans le rapport de cotes, l'intervalle de confiance ne correspond pas à la valeur p (qui est < 0,05). Je suppose que cela a quelque chose à voir avec la façon dont les IC sont calculés. Pouvez-vous me conseiller la meilleure façon de calculer l'IC exact ici ? Je ne rencontre pas ce problème avec d'autres analyses exactes utilisées dans le même ensemble de données
Merci
Analyse et modélisation de données de baseRe : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceJ'ai contacté l'assistance JMP. Le problème était que les poids utilisés étaient des poids non entiers. En utilisant des poids entiers arrondis, l'écart entre les IC des rapports de cotes et les valeurs de p a disparu.
Malheureusement, il semble que JMP ne puisse pas gérer les poids non entiers. Il serait utile d'avoir cette fonctionnalité !
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceJe n'ai pas accès aux codes informatiques JMP. Je vous recommande d'envoyer votre question sur l'effet de la pondération de l'analyse du tableau de contingence au support technique JMP ( support@jmp.com ). Veuillez rapporter ici ce que vous avez appris d'eux afin que d'autres membres de la communauté puissent apprendre de votre expérience.
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceBonjour @Mark_Bailey . Je me demandais si vous aviez des idées supplémentaires à ce sujet. Je n'ai pas encore trouvé de solution à ce problème.
J'ai essayé de créer des tableaux de contingence (avec les chiffres que j'obtiens après pondération) - cela semble me donner une valeur de p OR et bilatérale pour le test exact qui sont cohérentes les unes avec les autres. Je les ai exécutés pour plusieurs analyses, qui semblent donner des résultats similaires mais pas exactement les mêmes par rapport à l'utilisation de la variable de pondération.
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceLes différences concernaient les caractéristiques démographiques que nous avions pour toutes les personnes interrogées, par exemple l'âge, le sexe. Par conséquent, nous pourrions utiliser ces données à des fins de comparaisonRe : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceComment savez-vous " différences entre répondeurs et non-répondants » si les non-répondants ne répondaient pas ? Je ferais mieux de laisser quelqu'un qui est plus familier avec ce genre d'analyse prendre le relais !
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceIl s'agissait d'une enquête avec un taux de réponse d'environ 50 % avec des différences entre les répondants et les non-répondants, d'où notre décision d'ajuster pour la non-réponse. Les poids ont été calculés sur la base de 3 caractéristiques de base qui ont affecté la réponse. Le calcul du poids a été effectué comme suit : pour chaque combinaison des 3 variables, le nombre total avec cette combinaison dans la cohorte d'origine et a été divisé par le nombre de patients avec cette combinaison qui ont répondu à une enquête.
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confiancePourquoi utilise-t-on des poids pour les non-répondants ? Comment sont déterminés les poids ?
L'utilisation du rôle de pondération modifiera le résultat de l'analyse.
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceOuais.
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confiancePour ajouter à la réponse ci-dessus, ces poids sont pour la non-réponse à l'enquête, et il n'y a pas de plan d'étude complexe (comme la stratification ou le regroupement) que je dois ajuster.Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceMerci pour vos réponses. Je pense aussi que le « poids » (qui est un poids d'échantillonnage pour la conception de l'étude) a peut-être changé les choses, car @Thierry_S suggère. Si je n'utilise que les "comptes" de ce tableau 2*2 dans la section "fréquence" de la plate-forme de contingence, j'obtiens les mêmes résultats que vous, @Mark_Bailey . Quant à l'hypothèse alternative, je devrais utiliser celle qui correspond aux valeurs bilatérales uniquement
Re : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confianceSalut Mark,
Il semble que la première analyse ait utilisé la pondération pour la fréquence tandis que vous utilisiez les comptages ; serait-ce une source possible de comportement différent?
Meilleur,
TSRe : rapport de cotes exact du test de Fischer et intervalles de confiance- Vous ne comprenez pas le test exact d'un tableau de contingence 2x2. Il est possible de l'utiliser trois façons. Le Hypothèse alternative explique chaque sens et permet toi pour décider lequel des trois tests est approprié pour votre décision.
- L'intervalle de confiance du rapport de cotes fait correspondent aux épreuves. Le p -les valeurs sont supérieures à alpha = 0,05 et l'intervalle de confiance à 95 % pour l'odds ratio inclut 1.
Je n'ai aucune idée de ce que vous auriez pu faire de mal ou différemment avec cette analyse par rapport à d'autres analyses avec le même ensemble de données. Quelle autre analyse y a-t-il?
Je n'obtiens pas le même résultat pour l'analyse des mêmes données. Voir mon résultat :
