happycock
因为标本获取不易,我只用了三例病人和三例对照,试验结果病例组全阳性而对照组全阴性。我想统计他们年龄、心功能等各项指标等差异,用什么统计方法好啊?
stenly001
3例也太少了吧,统计出来的结论也不是很可信的吧?年龄,用T检验了,心功能如果是分类资料用卡方了或者秩和检验了,
micro@
[quote]引用第1楼stenly001于2006-09-19 09:13发表的“”:
3例也太少了吧,统计出来的结论也不是很可信的吧?年龄,用T检验了,心功能如果是分类资料用卡方了或者秩和检验了,[/quote]
it's hard to do anything, your data simply may not contain enough needed information.
you might try t-test for continuous variables. rank-sum test is also possible (if i were you, i'll choose this one). but the intepretation of p-values needs your attention - it's discrete now.
chi-square test is useless for categorical data with so small sample sizes. again, my preference is still the exact test, similar to the rank-sum test above.
other possibilities would be baysian, where you can use your KNOWLEDGE as prior, which might be sensible given so little data available; but on the other hand, since data is scare, it might depends toooooo much on you prior.
stenly001
baysian?如何应用先验概率讨论呢,可以多介绍点吗?
robustreg
看看statXact这个软件,里面基于秩次的,离散数据的很多exact推断方法(SAS,SPSS里面也有部分Exact方法),是专门针对小样本问题的(虽然不提倡小样本,但确实无法得到更多样本的时候还是需要有效的解决方法)
王笑权
如果是一些医学上的难题被你解决了,虽然只是3例,已经很了不起。并不需要统计学来证明。
如果是寻常问题,即使两组各用3000例,并得出差异如何显著的结论,但不如其专业意义重要。
统计学在某些场合就是鸡肋而已。
rtist
[quote]引用第5楼王笑权于2007-08-06 09:27发表的“”:
如果是一些医学上的难题被你解决了,虽然只是3例,已经很了不起。并不需要统计学来证明。
[/quote]
其实你已经implicitly使用了统计了——你假定解决的医学问题是“难题”,这就是个prior,你的prior与数据相去甚远,所以数据把你的belief update得很多,所以你才能认为了不起。
统计本身不是鸡肋,乱用统计才是。
rtist
[quote]引用第4楼robustreg于2007-07-16 14:21发表的“”:
看看statXact这个软件,里面基于秩次的,离散数据的很多exact推断方法(SAS,SPSS里面也有部分Exact方法),是专门针对小样本问题的(虽然不提倡小样本,但确实无法得到更多样本的时候还是需要有效的解决方法)[/quote]
样本过小的时候,p值得离散性问题很难解决。
我的意见是,既然数据没有包含这些信息,那就只能用一个model来提供其它的信息,而分析的结论也是数据与model共同作用的结果。因为model是人为给定的,所以结论也是主观+客观的共同作用结果。
robustreg
[quote]引用第7楼rtist于2007-08-06 23:50发表的“”:
样本过小的时候,p值得离散性问题很难解决。
[/quote]
嗯,是这样的,bayes样本小些也可以的
robustreg
rtist,有没有见过各种先验(包括无先验)和频率方法的小样本推断比较的东西?频率方法P值出现跳跃不解决行不行?就放在那里好了,我认为P值的不连续理论上不影响概率分布的基本性质即可,比如点值取值在0-1之间,合计为1,
rtist
[quote]引用第9楼robustreg于2007-08-06 11:41发表的“”:
rtist,有没有见过各种先验(包括无先验)和频率方法的小样本推断比较的东西?频率方法P值出现跳跃不解决行不行?就放在那里好了,我认为P值的不连续理论上不影响概率分布的基本性质即可,比如点值取值在0-1之间,合计为1,[/quote]
It'd be fine usually, as it's "exact". But often the smallest possible p-value is larger than 0.05, which is a "magic" number that many non-statisticians like to see.
In some other settings, the discrete p-values do cause problems, e.g. in microarray data analysis.
I, personally, still prefer to use parametric models to get around of this.
robustreg
嗯,还有,小样本推断的时候,据以给出各种排列的充分统计量不同可能会得到不同结果,比如fourfold table中,有用两样本率之差的,期望数与观察数之差的,甚至odds ratio的,,,and so forth,,,,你怎么看?
rtist
not quite sure about your question.
how to the choose a test statistic?
gisrsgps
样本量这样少,结果不可信。唯一办法,增加样本量。
winthander
是不是可以用bootstrap把样本放大后再进行检验
ohmygody
秩和检验可以吗?
rtist
[quote]
引用第14楼winthander于2007-08-20 20:19发表的“”:
是不是可以用bootstrap把样本放大后再进行检验[/quote]
不可以。见bootstrap的讨论
http://cos.name/bbs/read.php?tid=5401