フィッシャーの正確な検定オッズ比と信頼区間こんにちは、
私は JMP を定期的に使用していますが、スクリプトの経験はありません。分析にフィッシャーの正確検定を使用し、投稿されたとおりの結果を得ています。質問が 2 つあります。
1. 2 つの差の正確検定と p 値が得られるのはなぜですか? どちらを使用すればよいですか?
2. オッズ比では、信頼区間が p 値 (<0.05) と一致しません。これは CI の計算方法に関係していると思います。ここで正確な CI を計算する最良の方法を教えていただけますか? 同じデータセットで使用されている他の正確な分析では、この問題は発生していません。
ありがとう
基本的なデータ分析とモデリングRe: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間JMPサポートに連絡しました。 問題は、使用された重みが整数ではないことでした。 丸められた整数の重みを使用すると、オッズ比 CI と p 値の不一致がなくなりました。
残念ながら、JMP は整数以外の重みを処理できないようです。 この機能があると便利です！
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間JMP コンピューター コードにアクセスできません。 分割表分析の重み付けの影響に関する質問は、JMP テクニカル サポート ( support@jmp.com ）。 他のコミュニティ メンバーがあなたの経験から学べるように、彼らから学んだことをここに報告してください。
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間こんにちは@マークベイリー. これについて何か追加の洞察があるかどうか疑問に思っていました。 この問題の解決策はまだ見つかりません。
分割表を作成してみました (重み付け後に取得した数値を使用)。これにより、相互に一致する正確なテストの OR と両側 p 値が得られるようです。 これらをいくつかの分析で実行しましたが、重み付け変数が使用された場合と比較して、同様の結果が得られますが、まったく同じではありません。
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間違いは、年齢、性別など、調査対象となったすべての人の人口統計学的特性に関するものでした。 したがって、これらのデータを比較に使用できますRe: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間どうして知っていますか "非応答者が応答しなかった場合、応答者と非応答者の違い」 この種の分析に詳しい人に引き継がせた方がいいよ！
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間これは、回答者と非回答者の違いを伴う約 50% の回答率の調査であったため、非回答者を調整するという決定が下されました。 重みは、応答に影響を与える 3 つのベースライン特性に基づいて計算されました。 重みの計算は次のように行われました: 3 つの変数の各組み合わせについて、元のコホートにおけるその組み合わせの総数を、調査を完了したその組み合わせの患者数で割ったものです。
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間非応答者の重みが使用されるのはなぜですか? 重みはどのように決定されますか？
重みの役割を使用すると、分析の結果が変わります。
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間うん。
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間上記の返信に追加すると、これらの重みはアンケートの無回答に対するものであり、調整が必要な複雑な研究デザイン (層別化やクラスタリングなど) はありません。Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間返信ありがとうございます。 また、「重み」（研究デザインのサンプリング重み）が変化した可能性があると思います。 @ティエリー_S提案します。 不測事態プラットフォームの「頻度」セクションでこの 2*2 テーブルの「カウント」のみを使用すると、あなたと同じ結果が得られます。 @マークベイリー. 対立仮説については、両側の値のみに対応するものを使用する必要があります
Re: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間ハイマーク、
カウントを使用している間に、最初の分析では頻度に重みを使用したようです。それは異なる動作の原因となる可能性がありますか?
一番、
TSRe: フィッシャーの正確検定オッズ比と信頼区間- 2x2 分割表の正確な検定を理解していません。 使用可能です三つ方法。 の対立仮説それぞれの方法を説明し、許可しますあなた3 つのテストのどれがあなたの決定に適しているかを判断します。
- オッズ比信頼区間しますテストに一致します。 のp - 値がアルファ = 0.05 よりも大きく、オッズ比の 95% 信頼区間に 1 が含まれている。
同じデータセットを使用した他の分析と比較して、この分析で何が間違っていたのか、または異なっていたのか、私にはわかりません。 他にどのような分析がありますか？
同じデータを分析しても同じ結果が得られません。 私の結果を見てください：
