Sto analizzando una tabella 2x2 da un piccolo set di dati di 30 pazienti. Stiamo cercando retrospettivamente di trovare alcune variabili che diano un indizio su quale trattamento scegliere. Le variabili (oss normale / strana) e la decisione di trattamento (A / B) sono di particolare interesse e quindi i dati si presentano così:
Ovviamente una cella manca di voci che escludono un test chi-quadrato e il test esatto di Fisher non fornisce un valore p saturo (ma comunque <10%). Quindi la mia prima idea è stata quella di trovare un test con una potenza maggiore e stavo leggendo in un blog e in questo articolo sul test di Barnard e Boschloos, che in generale ci sono tre scenari che portano a un test potente:
- Colonna e file fissi Test esatto di Fisher
- Colonna o (xclusive) Rowsums riparati Test esatto di Barnard
- Nessuno è stato risolto Test esatto di Boschloos
L'articolo sopra ha sottolineato che la somma del trattamento A e del trattamento B non sono quasi mai noti prima, quindi possiamo escludere l'esatto test di Fisher. Ma per quanto riguarda le altre alternative? Nel caso in cui controllo dove abbiamo controlli sani possiamo controllare il gruppo placebo e verum quali numeri possiamo controllare, quindi uno sceglierebbe 2: Barnard. Nel mio caso non sono sicuro, perché da un lato abbiamo un problema matematico simile (somma dei livelli di osservazione equivalente alla somma di placebo / verum), che porta a Barnard ma il design è diverso, perché non possiamo controllare il nr. di osservazione normale / strano prima di prelevare il campione che porta a 3: Boschloo.
Quindi quale test dovrebbe essere usato e perché? Certo che voglio un alto potere.
(Un'altra domanda che vorrei sapere è, se in caso di chisq.test
non fosse meglio usare prop.test(x, alternative = "greater")
? Gli aspetti teorici sono spiegati qui .)