David_2008
100人做过敏源检测，用两种方法A：斑贴试验和B机器测定。现选用60种过敏源，100人用两种方法分别检测60种过敏源，结果变量分阴性或者阳性。试比较机器测定效果是否能与斑贴试验的检测效果一样好。请问应该用什么统计方法比较？（能否用对每种过敏源的检测结果进行卡方检验，然后总结两种方法分别对60种过敏源的检测结果）
timex1441
方差分析ANOVA，或多元方差分析
ly2007
[quote]引用第0楼David_2008于2007-12-20 23:00发表的“这种实验设计能否用卡方检验？”:
100人做过敏源检测，用两种方法A：斑贴试验和B机器测定。现选用60种过敏源，100人用两种方法分别检测60种过敏源，结果变量分阴性或者阳性。试比较机器测定效果是否能与斑贴试验的检测效果一样好。请问应该用什么统计方法比较？（能否用对每种过敏源的检测结果进行卡方检验，然后总结两种方法分别对60种过敏源的检测结果）[/quote]
第一次见到这样的设计，对每种过敏源的检测结果应该可以进行配对的卡方检验，但是会得出60个结果，可能有些结果有差异，有些没有，如果总结两种方法分别对60种过敏源的检测结果？这是个问题啊。
David_2008
对啊，就是对60种结果该怎么评价！是不是需要从实验设计上进行改进啊？
celler
用“一致性检验”吧，可以检验二者结果是否一致
lyx7677
很麻烦啊，好像只能采用楼上的方法。
y.luo
因为自变量和应变量都是分类的，所以不会是方差分析，应该是卡方或者其他类似检验。
我觉得对数线性模型最合理。用 R 的 glm() 可以。
psyzeng
用过过敏源后对被试是否有影响？
各种过敏源之间是否会对被试有影响？
直觉告诉我用卡方。
还可用对数性线模型
自变量：A过敏源（1-60），B（斑贴试验和机器测定）
因变量：阴性或者阳性。
对数性线模型。
Cheetah
log linear 看兩種方法一致程度
個別一種得用 X square.
王笑权
赞成2，4楼，+特异度，敏感度比较
guodecos
我个人要是设计实验就不会如此，用100人实验，和1个人，做100次重复实验是相同的吧。剩下不就是2个方法对60个东西进行检验，比较那个好，假设检验吧。。
caoxiaofang
用CMH或者Logistic也行吧
