প্রদত্ত ফুসফুসের ক্যান্সার এবং মামলা মিলেছে নিয়ন্ত্রণ (ফুসফুসের ক্যান্সার ছাড়া) (বয়স, লিঙ্গ উপর ভিত্তি করে ম্যাচিং, ইত্যাদি)। ফুসফুসের ক্যান্সারে ধূমপানের প্রভাবের মধ্যে প্রমাণ খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করার জন্য, আমি কনজিঞ্জেন্সি টেবিলে ফিশারের সঠিক পরীক্ষাটি ব্যবহার করেছি। এটি নিয়ন্ত্রণ এবং কেসগুলির সাথে মেলে কিনা তা আমলে নেয় নি।
সুতরাং আমি ভাবলাম যে ফিশারের সঠিক পরীক্ষাটি ব্যবহার করার কোনও উপায় আছে যা দুটি গ্রুপের মধ্যে ম্যাচটি বিবেচনায় নেয়?
উত্তর:
আপনার ম্যাকনামারের পরীক্ষা দরকার ( http://en.wikedia.org/wiki/McNemar%27s_test , http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3346204/ )। নিম্নলিখিত একটি উদাহরণ:
1300 pts এবং 1300 ম্যাচ নিয়ন্ত্রণগুলি অধ্যয়ন করা হয়। ধূমপানের স্থিতি নিম্নরূপে পেশ করা হয়েছে:
Normal
|no |yes|
Cancer|No |1000|40 |
|Yes |200 |60 |
সারণীর প্রতিটি এন্ট্রি একটি CASE- নিয়ন্ত্রণ পেয়ার সম্পর্কিত তথ্য দেখায়: 1000 এর অর্থ 1000 কেস-নিয়ন্ত্রণ জোড়গুলির মধ্যে, না কোনও ধূমপায়ী ছিল। 40 হ'ল কেস-কন্ট্রোল জুটির সংখ্যা যেখানে নিয়ন্ত্রণ ছিল ধূমপায়ী এবং ক্যান্সারের রোগী ছিল না, ইত্যাদি। এই টেবিলটি তৈরি করতে এবং ম্যাকনেমার পরীক্ষা করতে নিম্নলিখিত আর কোড ব্যবহার করা যেতে পারে।
mat = as.table(rbind(c(1000, 40), c( 200, 60) ))
colnames(mat) <- rownames(mat) <- c("Nonsmoker", "Smoker")
names(dimnames(mat)) = c("Cancer", "Normal")
mat
# Normal
# Nonsmoker Smoker
# Cancer
# Nonsmoker 1000 40
# Smoker 200 60
mcnemar.test(mat)
# McNemar's Chi-squared test with continuity correction
#
#data: mat
#McNemar's chi-squared = 105.34, df = 1, p-value < 2.2e-16
ম্যাকনামারের পরীক্ষাটিও বাইনারি ফলাফলের চলকটিতে হস্তক্ষেপের প্রভাব নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়। উপরোক্ত ফলাফলের পূর্বের জুটি উপরে তালিকাভুক্ত এবং পরীক্ষিত।
সম্পাদনা করুন: @ গুং দ্বারা প্রদত্ত উদাহরণস্বরূপ বাড়ানো হচ্ছে, যদি ধূমপানের স্থিতিটি আপনার ডেটাফ্রেম মাইডিএফ-তে তালিকাভুক্ত থাকে:
pairID cancer control
1 1 1
2 1 1
3 1 0
...
ম্যাকনামার্স পরীক্ষা নিম্নলিখিত আর কমান্ড দিয়ে করা যেতে পারে:
> tt = with(mydf, table(cancer, control))
> tt
control
cancer 0 1
0 5 1
1 3 2
> mcnemar.test(tt)
McNemar`s Chi-squared test with continuity correction
data: tt
McNemar`s chi-squared = 0.25, df = 1, p-value = 0.6171
আপনি ঠিক বলেছেন যে ফিশারের সঠিক পরীক্ষাটি আপনার ডেটার জন্য অনুপযুক্ত। আপনাকে আপনার কন্টিনজেন্সি টেবিলটি আবার গঠন করতে হবে। নতুন টেবিলটি জোড়ার জন্য থাকবে , সুতরাং এটি প্রদর্শিত হবে অর্ধেকের বেশি ডেটা উপস্থাপন করা (আপনার ক্ষেত্রে 80 এর পরিবর্তে 40)। উদাহরণস্বরূপ, আপনার ডেটাটি দেখতে এমনটি ধারণা করুন (জুটিযুক্ত বিষয়গুলির প্রতিটি সেট তার নিজস্ব সারিতে থাকে এবং 1ধূমপায়ীকে নির্দেশ করে):
cancer control
1 1
1 1
1 0
1 0
1 0
0 1
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
তাহলে আপনার পুরানো কন্টিনজেন্সি টেবিলটি হতে পারে:
cancer control
smoker 5 3
non 6 8
আপনার নতুন কন্টিনজেন্সি টেবিলটি দেখতে এমন হবে:
control
cancer smoker non
smoker 2 3
non 1 5
প্রথম কন্টিনজেন্সি টেবিলের সমষ্টি 22 (আপনার গবেষণায় মোট সাবজেক্টের সংখ্যা), তবে দ্বিতীয় কন্টিনজেন্সি টেবিলের যোগফল 11 (ম্যাচিং জোড়ের সংখ্যা)।
আপনার উপাত্তকে এভাবে উপস্থাপিত করে, আপনি যদি আগ্রহী তবে তা যদি প্রান্তিক অনুপাত একই হয়। তার জন্য পরীক্ষা ম্যাকনামারের পরীক্ষা । আমি এখানে এবং এখানে ম্যাকনেমার পরীক্ষার ব্যাখ্যা দিয়েছি ।
পেয়ারড টেস্ট ব্যবহার করার প্রয়োজন হবে না। জনসংখ্যার মিলের বিষয়টি নিশ্চিত করে যে দুটি পপুলাটোইনে কোভারাইট (বয়স, ...) বিতরণ একই রকম তাই এটি চিত্রটিকে "বিকৃত" করে না।
পরীক্ষা জনসংখ্যার মাধ্যমের সাথে তুলনা করে যাতে ব্যক্তিদের জুড়ি বাঁধার প্রয়োজন হয় না। এটি কেবল "পুনরাবৃত্তি" পরিমাপের জন্য প্রয়োজন, উদাহরণস্বরূপ, একই জনসংখ্যার চিকিত্সার আগে এবং পরে মেনাসের তুলনা করা।
হ্যা এবং না:
সম্ভবত আপনার কেস পিয়ার্স (২০১৫) কেসের আওতায় পড়ে : নিবন্ধের মূল বিষয়টি হল আপনি নিয়ন্ত্রণটি নির্বাচন করতে যে পরিবর্তনশীলগুলি ব্যবহার করেন তা পরীক্ষা না করে অধ্যয়নের জন্য নিয়ন্ত্রণ করা উচিত। এন = 80 এর কারণে এটি কঠিন হতে পারে।
এই সাহায্য আশা করি :)