用sas做费希尔fisher官网精确检验结果p值看哪个
来源:蜘蛛抓取(WebSpider)
时间:2017-05-14 04:50
标签:
费希尔fisher官网
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如题。proc means中有哪个选择项是有关双尾、单尾的吗?
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貌似里边就T统计量需要这个选项?好像没有单独这个选项,只好人工把得到的双侧概率除2得到单侧的了……
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貌似里边就T统计量需要这个选项?好像没有单独这个选项,只好人工把得到的双侧概率除2得到单侧的了……
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单侧T值是什么意思呢?T应该是统计量把,由样本就可以确定的一个数?
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同问!在R中t.test()有alternative选项,可以选择双侧,左侧,右侧,但是不知道在sas中怎么实现??
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偶然间发现R在计算患病风险比值比(OR, odds ratio)的结果输出中存在一个难以理解的“错误”:OR值检验的P值<0.05
(说明暴露与不暴露发生疾病的风险存在显著差异),但是置信区间却跨1(说明暴露与不暴露发生疾病的风险不存在显著差异)
输出的普通卡方及精确卡方检验的P值分别为0.039及0.046,OR值及置信区间为: ,采用glm的logisitc回归得到的结果与上述一样(具体输出省略):
简单的思考之后怀疑可能是R程序包有问题,因为R程序包的bug问题不是少见,于是采用SAS程序进行验证:
结论不论是列联表,还是logisitic回归,输出的普通卡方及Fisher精确卡方检验的P值均与R的输出一致,但是OR及95%CI均为:(其他详细输出省略),这个置信区间与P值=0.039是对应的。所以一时间还是觉得SAS靠谱,R有时候真的需要谨慎。
但是后来重新思考,觉得应该不至于R连这种简单的统计都会出问题,难道是SAS和R在计算OR值的置信区间上采用了不同的方法。于是翻阅现今流行病学最权威的书籍Modern Epidemiology (3rd
edition),希望找到OR值的置信区间的计算上是否存在校正的置信区间的算法。但是似乎并没有找到。
然后想想R中经常存在不同程序包计算同一指标的方法,于是查阅可计算OR置信区间的不同程序包的输出,是否均是相同的问题。结果发现fmsb程序包输出的OR置信区间与SAS的输出结果一致。具体如下:
于是进一步明确不是R的程序包存在bug,而是方法的不同导致了SAS与R的输出结果存在差异。进一步回过头查看cci 函数的输出结果,结果发现OR的置信区间输出的说明为 Exact 95% CI,于是查看cci
于是最终想明白三件事:
(1)R的简单程序包(如fmsb,功能仅类似与计算器)通常计算的都是OR值普通的置信区间,R的高级程序包(如epicalc,stat等)通常默认输出的是OR精确的置信区间,但epicalc也可以提供OR值普通的置信区间,而stat只能提供OR精确的置信区间。
(2)只知道P值有精确检验的方法,原来OR值也有精确置信区间一说
logisitic过程只能提供OR值普通的置信区间,不能提供OR值精确的置信区间,因此,从某种角度上来说,SAS其实并没有R精细
同时在二楼跟帖中补充了STATA中关于OR值的相关问题讨论,欢迎大家讨论,^_^
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偶然间发现R在计算患病风险比值比(OR, odds ratio)的结果输出中存在一个难以理解的“错误”:OR值检验的P值
谢谢分享,之前也遇到类似问题,没细究~但对于这样敏感的p值,建议下结论的时候也要甚慎重,结合专业多角度分析吧
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补充一下,STATA的关于OR计算的常规方法cci 默认输出的也是精确置信区间,但是P值为普通卡方检验的P值
加上exact选项之后可输出精确检验的P值
加载exactcci函数后可以同时输出普通的及精确调整的置信区间,但采用的调整方法为Yates
加上exact选项后可输出Fisher精确调整的置信区间
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还真没注意到这个事,SAS的OR置信区间应该是用的woof法,还有一个常用方法是Miettinen法,这个精确置信区间的算法,可能只有问包的作者了。
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请问Odds Ratio是P/1-P吗?我想要求的各自变量的发生比率,怎么计算?软件可以操作码?
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