Re: [問題] Matched-Pair Data(Binomial)

看板Statistics作者時間18年前 (2007/05/14 20:40), 編輯推噓0(000)
留言0則, 0人參與, 最新討論串9/9 (看更多)
※ 引述《oldyen.bbs@ptt.cc (狗不拉雞東東屎)》之銘言: > ※ 引述《yhliu.bbs@bbs.wretch.cc (老怪物)》之銘言: > : 兩次結果各只有 "成功/失敗" 兩種結果, 哪來 "鋸尺狀"? > : 原先沒注意, 以為你是要比較兩次結果成功率是否相同, > : 或何者較好, 才會有 "配對資料" 問題, 因此提 McNemar > : 檢定. > : 後來看你問的是 "相關". 若真要看兩結果是否相關,不懂 > : 為何強調 "配對"? 沒配對的資料還能談相關? > : 不了解你要的是甚麼, 所以做兩個檢定. > : 把自己要做甚麼弄清楚吧! 發問時也請把問題描述清楚! > : 否則回答者白忙一場, 又解決不了你的問題! > 謝謝您的回答 > 這個問題我也和多位老師討論過 > 也得到某些建議 > (1)McNemar test > 因為我們老師說沒辦法得到相關性,所以被拒絕使用 如果你要的是兩次結果的 "一致性", McNemar test 不是 這目的...可以說: 根本不相干. > 原因就是造成您誤會的鋸齒狀分布@@||| > 例如下面例子成功率相同,但分布卻是完全顛倒 > 病例一 再測試一成功但測試二失敗 > 病例二 再測試一失敗但測試二成功 > 雖然得到滿意答案(兩組成功率同),但也有機會被爭議其實結果截然不同 這真不知該說甚麼...雞同鴨講的感覺! > (2)Kappa test > 有和台大流行病學所老師討論過 > 建議加上Percent Agreement > 但老師不是很滿意 這資料的 kappa 不但可能不高, 甚至應該是負值吧? Odds ratio = 0. (似乎先前看過類似數據?) > (3)1-way ANOVA > 老師說不適用pair-data 竟會想到 ANOVA? 要說是 Test1 vs. Test2, 那就是 paired-t. 但反應是 binary, 反應極偏, 樣本也不夠大. McNemar 大樣本檢定與 paired-t for binary response 是等價的. > (4)correlation (t-test) > 老師說不適用binomial data,但和台大心理系老師討論,她說可以(Phi-correlation) Correlation coefficient 可以算, 但不適用 t-test. Phi-coefficient 只是一個關聯強度指標, 也不是很好的 指標. > 因為找不到很適合方法 > 加上表達不清楚,造成您誤會 > 先說聲對不起 > 不知您還有建議嗎? > 謝謝 事實上, kappa 及 odds-ratio 會失效, 因18筆資料中有 14筆是 (成功, 成功), 而另4筆則是一成一敗. 任何指標 都不可能指出兩次結果有 "正關聯". 綜觀所列各項方法, 包括兩次結果成功率的一致性、兩次 結果的關聯性及兩次結果的一致性. 要不是沒弄清楚自己 要甚麼, 就是不了解各方法在比甚麼. 而由 (1) 及 (2), 想來事實上你們要的是兩次結果的一致性. 然而數據卻不 如你們的意. 唯一能符合你們想得到的結論的指標, 可能 是 "一致結果的比例" 14/18=72% 吧? -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 統計專業版, 需要你的支持! :) 無名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (統計方法討論區) 盈月與繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (統計:讓數字說話) 成大計中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (統計方法及學理討論區) 交大資訊次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (統計與機率) ★本文未經本人同意請勿轉載; 回覆請勿全文引用, 請僅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或惡之故有道者不處君子居則貴左用兵則貴右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡為上勝而不美而美之者是樂殺人夫樂殺人者則不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏將軍居左上將軍居右言以喪禮處之殺人之眾以哀悲泣之戰勝以 喪禮處之道常無名樸雖小天下莫能臣侯王若能守之萬物將自賓天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦將知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87 yhliu 07/05/14 20:34:42 163.15.188.87 修改這篇文章
文章代碼(AID): #16I5Yh00 (Statistics)
討論串 (同標題文章)
文章代碼(AID): #16I5Yh00 (Statistics)