ASEMPTOTİK ŞARTLI YÖNTEMLER – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik
cE, sE’den önemli ölçüde daha küçüktür ve bu nedenle, aşamanın bir karıştırıcı olabileceğine dair ek kanıtlarımız var. Örnekleme uğruna, örneğin geri kalanı için aşamanın gerçekten bir kafa karıştırıcı olduğunu varsayıyoruz. Buna göre, kohort için genel olasılık oranının bir tahmini olarak sOR = [23 (48 – 14.54)] / [14.54 (48 – 23)] = 2.12 alıyoruz. Bu tahminin, şu anda ele aldığımız bir konu olan homojenlikle ilgili hiçbir varsayımda bulunmadığına dikkat edin.
Bu bölümün tabakalı yöntemlerini uygulamadan önce, Bölüm 4 tekniklerini kullanarak tabakaları ayrı ayrı incelemek yararlı olacaktır. Tablo 5.4’ten görülebileceği gibi, aşama I ve II için olasılık oranı tahminleri arasında çok az fark vardır, ancak tahmin III. evre için, heterojenliğe işaret eden bir bulgu, fark edilir şekilde daha büyüktür. Ek olarak, olasılık oranı tahminlerinde, heterojenliği düşündüren artan bir eğilim var.
Bununla birlikte,% 95 güven aralıkları önemli ölçüde örtüşmektedir. Özellikle, her bir güven aralığı diğer iki katman için olasılık oranı tahminlerini içerir, bu homojenlikle tutarlı bir bulgu. Genel olarak, kanıtlar çoğunlukla homojenlikten yanadır. Şu an için olasılık oranı tahminlerindeki artan eğilimin “gerçek” olduğunu varsayın – bu, rastgele hatadan kaynaklanmıyor.
Yorum, reseptör seviyesi ile meme kanseri ölümleri arasındaki ilişki için olasılık oranının, aşama ilerledikçe arttığıdır. Bu bulguyu, meme kanserinden ölüm riskinin evre ile arttığının bir göstergesi olarak yorumlama hatasını yapmamak önemlidir. Tablo 5.4, meme kanseri mortalitesi ve aşama ile ilgili olasılık oranlarıyla değil, reseptör seviyesi ve meme kanseri mortalitesine ilişkin olasılık oranları ile ilgilidir.
Biyoistatistik PDF
Biyoistatistik kullanım alanları
Biyoistatistik Ders Notları pdf
Biyoistatistik Kitabı pdf
Biyoistatistik nedir
İstatistiksel analiz yöntemleri PDF
SPSS uygulamali Temel İstatistik Yöntemler
Sağlık hizmetleri ve biyoistatistik
Maksimum olasılık tahminleri ORu = 2.51, πˆ21 = .086, πˆ22 = .226 ve πˆ23 = .639’dur ve uyan sayılar Tablo 5.5’te verilmiştir. Her katman için (5.8) ‘in karşılandığına dikkat edin, örneğin, (2.29 × 50.29) / (4.72 × 9.72) = 2.51. Gönderen ˆ
Vu = 1.29 + 3.79 + 1.31 = 6.40 ve var (log ORu) = 1 / 6.40 = .156, OR için% 95 güven aralığı [1.16, 5.44] ‘dür ve 1’i içermediğini gözlemliyoruz.
Beklenen sayılar Tablo 5.6’da verilmiştir. Vˆ0u = .922 + 3.35 + 1.45 = 5.72’den, ilişkinin Wald ve olasılık oranları Xw2 = (log2.51) 2 (5.72) = 4.83 (p = .03) ve X2 = 5.64 (p = .02) şeklindedir. Yorum, lr’yi evrenin karıştırıcı etkileri için ayarladıktan sonra, reseptör seviyesinin meme kanserinin hayatta kalması ile ilişkili olduğudur.
Hücre bazında, gözlemlenen ve yerleştirilen sayılar değere yakındır ve bu nedenle homojenlik modeli verilere iyi uyuyor gibi görünmektedir. Wald, skor ve homojenlik oranı testleri, ve (5.18) = .351 (p = .84) olup, bunların her biri homojenlik lehine önemli kanıtlar sağlar. S1 = 1, s2 = 2 ve s3 = 3 olarak ayarlandığında, doğrusal eğilim testi homojenlikle de tutarlıdır.
Tabakaya özgü güven aralıklarına, homojenlik testlerine ve doğrusal eğilim testine dayanarak, ortak bir tabakaya özgü olasılık oranı olduğu sonucuna varmak mantıklıdır. Genel güven aralığı ve ilişkilendirme testlerinden, bu olasılık oranının 1’e eşit olmadığı sonucuna vardık. Bu nedenle, ortak tabakaya özgü olasılık oranının bir tahmini olarak ORu = 2.51 alıyoruz. Çevreleyen tartışma ışığında
Tablo 2.6 (b), özet tahmin (ORu = 2.51) ve standartlaştırılmış tahmin (sOR = 2.12), kohortun farklı özelliklerini karakterize etmektedir. Uygulamada, literatürde sadece özet tahminler rapor edilmektedir.
(2 × 2) TABLOLAR İÇİN ASEMPTOTİK ŞARTLI YÖNTEMLER
Şimdi dikkatimizi asimptotik koşullu yaklaşıma dayalı yöntemlere çeviriyoruz. Bu bölümde tartışılan teknikler, önceki bölümde ele alınan aynı geniş tabaka koşulları altında iyi iş görür. Buna ek olarak, bu yöntemler, her katman içinde, çok sayıda katman olması koşuluyla, her bir maruz kalma kategorisindeki özne sayısı az olduğunda da geçerlidir.
Bunlar seyrek katman koşulları olarak anılacaktır. Çok sayıda tabakanın varlığı, tabakaya özgü numune boyutları küçük olsa bile, çalışma için genel numune büyüklüğünün büyük olmasını sağlar. Marjinal toplamlar üzerinde koşullanmanın bir sonucu olarak, tabakaya özgü rahatsızlık parametreleri π2 j elimine edilir ve bu nedenle, asimptotik koşulsuz durumda olduğu gibi, OR’yi tahmin etmek için büyük miktarda veri mevcuttur.
Bu bölümün geri kalanı için örnekler büyük tabakalı tipteki verilere dayanmaktadır. 6. Bölümde, seyrek tabakaların, ancak geniş tabakaların değil koşulların karşılandığı özel bir uygulamayı ele alıyoruz. Bu ortamda, asimptotik koşulsuz yöntemlerin yanlı tahminler üretebileceği gösterilmiştir. Tabaka için hipergeometrik rasgele değişkeni göstersin. (4.13) ‘ten olasılık fonksiyonuna bakılır.
Nokta Tahminleri ve Uygun Sayımlar
Koşullu maksimum olasılık denklemi ve ORc’nin OR’nin koşullu maksimum olasılık tahminini gösterdiği yerde (Birch, 964; Gart, 1970). J + 1 bilinmeyenleri içeren koşulsuz maksimum olasılık denklemlerinin aksine, (5.23) tek bilinmeyen ORc’ye sahiptir, bu da deneme yanılma yoluyla bir çözüm bulmayı mümkün kılar. ORc tahmin edildikten sonra, j. tablonun indeks hücresi için uydurma sayısı şöyle tanımlanır:
- aˆ1j = E (A1j | ORc). (5.24)
Takılan sayımların geri kalanı Tablo 4.7’nin satırları boyunca hesaplanır, böylece gözlemlenen ve uydurulan marjinal toplamların uyuşması sağlanır. (5.24) ‘ün ışığında, (5.23)’ ü Jj = 1 a1 j = Jj = 1 aˆ1 j olarak yeniden yazabiliriz. Bu denklem resmi olarak (5.6) ile aynıdır, tek fark aˆ1 j’nin (5.9) yerine (5.24) ‘e dayanmasıdır.
Güven Aralığı
(4.20) ve (4.21) ‘e benzer şekilde, OR için örtük (1 – α) ×% 100 güven aralığı denklemler çözülerek elde edilir. İlk izlenim, Vˆc ve Vˆu’nun farklılıklar nedeniyle oldukça farklı olmasıdır. (5.12) ve (5.25) arasında. Bununla birlikte, (4.31) ‘in tabakaya özgü versiyonu tarafından verilen (5.25)’ e Cornfield yaklaşımı, (5.12) ile (5.25) arasında ve dolayısıyla Vˆu ve Vˆc arasında bir köprü sağlar. Ayrıca, (4.28) ve (5.8) asimptotik koşulsuz ve asimptotik koşullu yöntemlere dayalı olarak yerleştirilmiş sayılar arasında bir bağlantı sağlar.
Mantel – Haenszel Derneği Testi
OR = 1 olduğunda (4.17) ve (4.18) ‘den (5.21) ve (5.22)’ nin sadeleştirdiği çıkar. Mantel-Haenszel birliktelik testi (MantelandHaenszel, 1959) ‘dur. Yukarıda belirtilen anduj ile, letR = min. Mantel ve Fleiss (1980), Mantel – Haenszel testinin altında yatan normal yaklaşımın, R ≥ 5 olması koşuluyla tatmin edici olması gerektiğini göstermektedir. Rothman ve Greenland (1998, s. 275) tarafından verilen daha basit bir kriter, gözlemlenen toplamın sayılmasını gerektirir, aˆ1 •, aˆ2 •, bˆ1 • ve bˆ2 • ve toplam beklenen sayılar, eˆ, eˆ, fˆ ve fˆ, daha iyi olmalıdır. Buhovstatit 1 • 2 • 1 • 2 • normal yaklaşımın geçerliliğini belirleyen tabakaya özgü sayımlar değil, genel sayımlardır.
Biyoistatistik Ders Notları pdf Biyoistatistik Kitabı pdf Biyoistatistik kullanım alanları Biyoistatistik nedir Biyoistatistik PDF İstatistiksel analiz yöntemleri PDF Sağlık hizmetleri ve biyoistatistik SPSS uygulamali Temel İstatistik Yöntemler