Dado casos com câncer de pulmão e controles correspondentes (sem câncer de pulmão) (correspondência baseada em idade, sexo, etc.). Para tentar encontrar evidências entre o efeito do fumo no câncer de pulmão, usei o teste exato de Fisher na tabela de contingência. No entanto, isso não levou em consideração que os controles e casos foram correspondidos. 40
Então, eu me perguntei se existe uma maneira de usar o teste exato de Fisher que leva em consideração a correspondência entre os dois grupos.
Respostas:
Você precisa do teste de McNemar ( http://en.wikipedia.org/wiki/McNemar%27s_test , http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3346204/ ). A seguir, um exemplo:
1300 pts e 1300 controles correspondentes são estudados. O status de fumante é apresentado da seguinte forma:
Normal
|no |yes|
Cancer|No |1000|40 |
|Yes |200 |60 |
Cada entrada da tabela mostra informações sobre um CASE-CONTROL PAIR: 1000 significa em 1000 pares de casos-controle, nem um fumante. 40 é o número de pares caso-controle em que o controle era fumante e o paciente com câncer não, e assim por diante. O código R a seguir pode ser usado para gerar esta tabela e fazer o teste de McNemar.
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
O teste de McNemar também é usado para avaliar o efeito de uma intervenção em uma variável de resultado binário. O par de resultados antes e depois é apresentado e testado como acima.
Edit: exemplo de extensão fornecido por @gung, se o status de fumante estiver listado no mydf do quadro de dados da seguinte maneira:
pairID cancer control
1 1 1
2 1 1
3 1 0
...
O teste de McNemars pode ser realizado com os seguintes comandos R:
> 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
Você está certo de que o teste exato de Fisher é inadequado para seus dados. Você precisará reformular sua tabela de contingência. A nova tabela será para pares e , portanto, parecerá ter metade do número de dados representados (no seu caso, 40 em vez de 80). Por exemplo, imagine que seus dados tenham esta aparência (cada conjunto de assuntos emparelhados está em sua própria linha e 1indica um fumante):
cancer control
1 1
1 1
1 0
1 0
1 0
0 1
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
Então sua tabela de contingência antiga pode ter sido:
cancer control
smoker 5 3
non 6 8
Sua nova tabela de contingência ficará assim:
control
cancer smoker non
smoker 2 3
non 1 5
A primeira tabela de contingência soma 22 (o número total de sujeitos em seu estudo), mas a segunda tabela de contingência soma 11 (o número de pares correspondentes).
Com seus dados representados dessa maneira, o que você está interessado é se as proporções marginais são as mesmas. O teste para isso é o teste de McNemar . Eu expliquei o teste de McNemar aqui e aqui .
não deve ser necessário usar um teste emparelhado. a correspondência das populações verifica que a distribuição de covaraítas (idade, ...) é a mesma nas duas populações para que não "distorça" a imagem.
o teste compara as médias das populações, de modo que não é necessário emparelhar indivíduos. isso é necessário apenas para medições "repetidas", por exemplo, comparando menas antes e após o tratamento da mesma população.
Sim e não:
provavelmente o seu caso se enquadra no caso de Pearce (2015) : o ponto no artigo é que as variáveis usadas para selecionar o controle devem ser controladas no estudo e não no teste. Isso pode ser difícil devido ao N = 80.
Espero que esta ajuda :)