epi.2by2: сводные меры для данных подсчета, представленные в таблице 2 на 2

Вычисляет сводные меры риска и критерий хи-квадрат для различия наблюдаемых пропорций на основе данных подсчета, представленных в таблице 2 на 2.

Вычисляет сводные меры риска и критерий хи-квадрат для различия наблюдаемых пропорций на основе данных подсчета, представленных в таблице 2 на 2. С несколькими слоями функция возвращает грубые и скорректированные по Мантелу-Хензелю меры ассоциации и критерии однородности хи-квадрат.

использование

Аргументы

объект таблицы классов, содержащий частоту отдельных ячеек. См. Подробности в примерах ниже.

строка символов, указывающая на план исследования, на котором были основаны табличные данные. Возможные варианты: cohort.count, cohort.time, case.control или cross.sectional. Основываясь на дизайне исследования, заданном пользователем, функция возвращает соответствующие показатели ассоциации, показатели воздействия на облученных и показатели воздействия на популяцию.

величина возвращаемых доверительных интервалов. Должно быть одно число от 0 до 1.

множитель для оценок распространенности и заболеваемости (риска или частоты).

логично. Если ИСТИНА, интерпретирующие операторы добавляются к объекту print epi.2by2.

строка символов, указывающая, как переменная результата представлена ​​в таблице непредвиденных обстоятельств. Возможные варианты: как столбцы (результат как столбцы) или как строки (результат как строки).

объект класса epi.2by2.

Стоимость

Объект класса epi.2by2 состоит из:

символьная строка, возвращающая дизайн исследования, указанный пользователем.

количество слоев.

величина возвращаемых доверительных интервалов.

логично. Включены ли интерпретирующие заявления?

символьная строка, в которой перечислены единицы измерения результата.

фрейм данных, состоящий из данных таблицы непредвиденных обстоятельств.

набор данных, в котором перечислены вычисленные меры ассоциации, меры воздействия на облученных и меры воздействия на население, а также их доверительные интервалы.

фрейм данных, в котором перечислены интерпретирующие утверждения для каждой вычисленной меры ассоциации.

список, состоящий из рассчитанных показателей ассоциации, показателей воздействия на облученных и показателей воздействия на население. Подробности см. Ниже.

Когда method равняется cohort.count, возвращаются следующие меры ассоциации, меры воздействия в подверженных воздействию и меры воздействия в популяции:

Уолда, Тейлора и доверительные интервалы для коэффициентов риска заболеваемости для каждой страты. Wald, Taylort и оценочные доверительные интервалы для общего отношения риска заболеваемости. Доверительный интервал Вальда для скорректированного отношения риска заболеваемости по Мантелу-Хензелю.

Уолд, оценка, кукурузное поле и доверительные интервалы максимального правдоподобия для отношений шансов для каждой страты. Уолд, оценка, кукурузное поле и доверительные интервалы максимального правдоподобия для грубого отношения шансов. Доверительный интервал Вальда для скорректированного отношения шансов Мантеля-Хензеля.

Доверительные интервалы Вальда и оценки для атрибутивного риска (разницы рисков) для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда и оценки для приблизительного атрибутивного риска. Доверительные интервалы Wald, Sato и Greenland-Robins для скорректированного атрибутивного риска Mantel-Haenszel.

Доверительные интервалы Вальда и Пирикаху для популяционного риска для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда и Пирикаху для необработанного населения, относимого к риску. Доверительные интервалы Пирикаху рассчитываются с использованием метода дельты.

Доверительные интервалы Вальда для атрибутивной фракции для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда для сырой атрибутивной фракции.

Доверительные интервалы Вальда для относимой фракции населения для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда для относимой фракции необработанного населения.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых для каждой страты.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых во всех слоях.

Критерий хи-квадрат Мантеля-Хензеля о том, что комбинированная оценка отношения шансов равна 1.

Тест Мантеля-Хензеля (Вульфа) однородности соотношений риска заболеваемости отдельных страт.

Тест Мантеля-Хензеля (Вульфа) на однородность отношений шансов отдельных страт.

Когда метод равен cohort.time, возвращаются следующие показатели связи и эффекта:

Доверительный интервал Вальда для коэффициентов заболеваемости для каждой страты. Доверительный интервал Вальда для общего коэффициента заболеваемости. Доверительный интервал Вальда для скорректированного отношения заболеваемости по Мантелу-Хензелю.

Доверительный интервал Вальда для атрибутивного коэффициента для каждой страты. Доверительный интервал Вальда для относимой сырой нефти. Доверительный интервал Вальда для скорректированной относимой ставки Мантеля-Хензеля.

Доверительный интервал Вальда для относимой численности населения для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда для относительной доли необработанного населения.

Доверительный интервал Вальда для атрибутивной фракции для каждой страты. Доверительный интервал Вальда для относимой сырой фракции.

Доверительный интервал Вальда для относимой фракции населения для каждой страты. Доверительный интервал Вальда для относимой фракции сырой нефти.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых для каждой страты.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых во всех слоях.

Критерий хи-квадрат Мантеля-Хензеля о том, что комбинированная оценка отношения шансов равна 1.

Когда метод равен case.control, возвращаются следующие меры связи и эффекта:

Уолд, оценка, кукурузное поле и доверительные интервалы максимального правдоподобия для отношений шансов для каждой страты. Уолд, оценка, кукурузное поле и доверительные интервалы максимального правдоподобия для грубого отношения шансов. Доверительный интервал Вальда для скорректированного отношения шансов Мантеля-Хензеля.

Доверительные интервалы Wald и оценки для атрибутивного риска для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда и оценки для приблизительного атрибутивного риска. Доверительные интервалы Wald, Sato и Greenland-Robins для скорректированного атрибутивного риска Mantel-Haenszel.

Доверительные интервалы Вальда и Пирикаху для популяционного риска для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда и Пирикаху для необработанного населения, относимого к риску.

Доверительные интервалы Вальда для оцененной относимой доли для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда для сырой оцененной относимой фракции.

Доверительные интервалы Вальда для оцениваемой относимой доли совокупности для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда для оцениваемой относимой фракции необработанной совокупности.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых для каждой страты.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых во всех слоях.

Критерий хи-квадрат Мантеля-Хензеля о том, что комбинированная оценка отношения шансов равна 1.

Тест Мантеля-Хензеля (Вульфа) на однородность отношений шансов отдельных страт.

Когда метод равен cross.sectional, возвращаются следующие меры связи и эффекта:

Уолда, Тейлора и доверительные интервалы для коэффициентов распространенности для каждой страты. Доверительные интервалы Уолда, Тейлора и оценки для общего коэффициента распространенности. Доверительный интервал Вальда для скорректированного коэффициента распространенности Мантеля-Хенцеля.

Уолд, оценка, кукурузное поле и доверительные интервалы максимального правдоподобия для отношений шансов для каждой страты. Уолд, оценка, кукурузное поле и доверительные интервалы максимального правдоподобия для грубого отношения шансов. Доверительный интервал Вальда для скорректированного отношения шансов Мантеля-Хензеля.

Доверительные интервалы Wald и оценки для атрибутивного риска для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда и оценки для приблизительного атрибутивного риска. Доверительные интервалы Wald, Sato и Greenland-Robins для скорректированного атрибутивного риска Mantel-Haenszel.

Доверительные интервалы Вальда и Пирикаху для популяционного риска для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда и Пирикаху для необработанного населения, относимого к риску.

Доверительные интервалы Вальда для атрибутивной фракции для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда для сырой атрибутивной фракции.

Доверительные интервалы Вальда для относимой фракции населения для каждой страты. Доверительные интервалы Вальда для относимой фракции необработанного населения.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых для каждой страты.

критерий хи-квадрат для разницы в пропорциях экспонированных и неоткрытых во всех слоях.

Критерий хи-квадрат Мантеля-Хензеля о том, что комбинированная оценка отношения шансов равна 1.

Тест Мантеля-Хензеля (Вульфа) на однородность коэффициентов распространенности отдельных страт.

Тест Мантеля-Хензеля (Вульфа) на однородность отношений шансов отдельных страт.

Балльные оценки отношений шансов wald, score и cfield рассчитываются с использованием метода перекрестного произведения. Метод mle вычисляет условную оценку максимального правдоподобия отношения шансов.

Доверительные интервалы для отношений шансов кукурузного поля (cfield) вычисляются с использованием гипергеометрического распределения, и время вычислений чрезвычайно велико, когда частота ячеек велика. По этой причине доверительные интервалы Cornfield рассчитываются только в том случае, если общее количество частот событий меньше 500. Оценки максимального правдоподобия отношения шансов рассчитываются только тогда, когда общее количество наблюдений меньше 2E09.

Если применяется поправка Холдейна-Анскомба (Haldane 1940, Anscombe 1956) (т. Е. Добавление 0,5 к каждой ячейке таблицы 2 на 2, когда хотя бы одна из частот ячеек равна нулю), отношения шансов Cornfield (cfield) не вычисляются.

Критерий хи-квадрат Мантеля-Хензеля, согласно которому комбинированная оценка отношения шансов равна 1, использует двусторонний тест без поправки на непрерывность.

Интерпретативные утверждения для количества, необходимого для лечения, чтобы получить пользу (NNTB), и количества, необходимого для лечения, чтобы нанести вред (NNTH), соответствуют подходу, описанному Altman (1998). См. Подробности в примерах.

Подробности

Если method - это cohort.count, case.control или cross.sectional и result = as.columns, требуемый формат таблицы 2 на 2:

-----------------------------------------
Болезнь +Болезнь -Всего
-----------------------------------------
Выставить +аба + б
Разоблачать -cdc + d
-----------------------------------------
Всегоа + сб + га + б + с + г
-----------------------------------------

Если method - cohort.time, а result = as.columns, требуемый формат таблицы 2 на 2:

----------------------------------
Болезнь +Время в опасности---------------------
-------------Выставить +аб
Разоблачать -cd-----------
-----------------------Всегоа + с
б + г----------------------------------

Сводка методов, используемых для каждого вычисления доверительного интервала в этой функции, выглядит следующим образом:

использованная литература

Альтман Д. (1998). Британский медицинский журнал 317, 1309 - 1312.

Альтман Д., Машин Д., Брайант Т., Гарднер М. (2000). Статистика с уверенностью. Британский медицинский журнал, Лондон, стр. 69.

Анскомб Ф (1956). Об оценке биномиальных отношений отклика. Биометрика 43, 461 - 464.

Кукурузное поле, Дж. (1956). Статистическая проблема, возникающая в результате ретроспективных исследований. В: Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, University of California Press, Berkeley California 4: 135 - 148.

Элвуд Дж. М. (2007). Критическая оценка эпидемиологических исследований и клинических испытаний. Издательство Оксфордского университета, Лондон.

Файнштейн А.Р. (2002). Принципы медицинской статистики. Чепмен Холл / CRC, Лондон, стр. 332 - 336.

Фишер Р.А. (1962). Пределы уверенности для отношения между продуктами. Австралийский статистический журнал 4:41.

Фейхтинг М., Остерлунд Б., Альбом А. (1998). Снижение заболеваемости раком среди слепых. Эпидемиология 9: 490 - 494.

Флейс Дж. Л., Левин Б., Пайк М. С. (2003). Статистические методы расчета ставок и пропорций. Джон Вили и сыновья, Нью-Йорк.

Холдейн Дж (1940). Среднее значение и дисперсия моментов хи-квадрат при использовании в качестве теста на однородность, когда ожидания невелики. Биометрика 29, 133 - 143.

Хэнли Дж. А. (2001). Эвристический подход к формулам для атрибутивной фракции совокупности. Журнал эпидемиологии и общественного здравоохранения 55: 508 - 514.

Hightower AW, Orenstein WA, Martin SM (1988) Рекомендации по использованию доверительных интервалов ряда Тейлора для оценки эффективности вакцины. Бюллетень Всемирной организации здравоохранения 66: 99 - 105.

Джуэлл Н.П. (2004). Статистика для эпидемиологии. Chapman & Hall / CRC, Лондон, стр. 84 - 85.

Юул С (2004). Epidemiologi og Evidens. Мунксгаард, Копенгаген.

Кирквуд BR, Стерн JAC (2003). Основная медицинская статистика. Blackwell Science, Малден, Массачусетс, США.

Клингенберг Б (2014). Новый и улучшенный доверительный интервал для разницы рисков Мантеля-Хензеля. Статистика в медицине 33: 2968 - 2983.

Ланкастер Х. (1961) Тесты значимости в дискретных распределениях. Журнал Американской статистической ассоциации 56: 223 - 234.

Лоусон Р. (2004). Доверительные интервалы малой выборки для отношения шансов. Связь в статистическом моделировании и вычислениях 33: 1095 - 1113.

Мартин С.В., Мик А.Х., Виллеберг П. (1987). Принципы и методы ветеринарной эпидемиологии. Издательство Университета штата Айова, Эймс, Айова, стр.130.

McNutt L, Wu C, Xue X, Hafner JP (2003). Оценка относительного риска общих исходов в когортных исследованиях и клинических испытаниях. Американский журнал эпидемиологии 157: 940 - 943.

Миеттинен О.С., Нурминен М. (1985). Сравнительный анализ двух курсов. Статистика в медицине 4: 213 - 226.

Пирикаху С (2014). Доверительные интервалы для совокупного риска. Неопубликованная диссертация на степень магистра. Университет Мэсси, Палмерстон-Норт, Новая Зеландия.

Роббинс А.С., Чао С.Ю., Фонеска В.П. (2002). Каков относительный риск? Метод прямой оценки соотношений рисков в когортных исследованиях общих исходов. Анналы эпидемиологии 12: 452 - 454.

Ротман К.Дж. (2002). Эпидемиология Введение. Издательство Оксфордского университета, Лондон, стр. 130 - 143.

Ротман KJ, Гренландия S (1998). Современная эпидемиология. Липпинкотт Уильямс и Уилкинс, Филадельфия, стр.271.

Салливан К.М., Дин А., Соэ М.М. (2009). OpenEpi: веб-эпидемиологический и статистический калькулятор для общественного здравоохранения. Отчеты об общественном здравоохранении 124: 471 - 474.

Вальд А. (1943). Проверка статистических гипотез относительно нескольких параметров при большом количестве наблюдений. Труды Американского математического общества 54: 426 - 482.

Виллеберг П. (1977). Обработка информации о болезнях животных: эпидемиологический анализ урологического синдрома кошек. Acta Veterinaria Scandinavica. Дополнение 64: 1 - 48.

Вудворд М.С. (2005). Дизайн эпидемиологического исследования и анализ данных. Chapman & Hall / CRC, Нью-Йорк, стр. 163 - 214.

Чжан Дж, Ю К.Ф. (1998). Каков относительный риск? Метод корректировки отношения шансов в когортных исследованиях общих исходов. Журнал Американской медицинской ассоциации 280: 1690 - 1691.