Questions tagged «absolute-risk»

前几天，我与流行病学家进行了会诊。她是一名拥有流行病学公共卫生学位的医学博士，并且具有大量的统计知识。她指导她的研究员和居民，并帮助他们解决统计问题。她非常了解假设检验。她有一个比较两组的典型问题，以查看与充血性心力衰竭（CHF）相关的风险是否存在差异。她测试了获得CHF的受试者比例的平均差异。p值为0.08。然后，她还决定查看相对风险，得出p值为0.027。因此她问为什么一个重要，而另一个不重要。通过查看差异的95％双向置信区间和比率，她发现平均差异区间包含0，但比率的置信上限小于1。所以为什么我们得出不一致的结果。在技​​术上正确的情况下，我的回答并不令人满意。我说：“这些是不同的统计数据，可以得出不同的结果。p值都在边际有效范围内。这很容易发生。” 我认为必须有更好的方法以外行的方式回答医师问题，以帮助他们了解测试相对风险与绝对风险之间的区别。在Epi研究中，这个问题出现了很多，因为他们经常关注罕见事件，两组的发生率都非常小，样本量不是很大。我已经考虑了一下，并提出了一些想法。但是首先，我想听听你们中的一些人将如何处理这个问题。我知道你们中许多人在医疗领域工作或咨询，可能已经遇到了这个问题。你会怎么做？

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注意：这个问题是一个转贴，因为我的上一个问题出于法律原因不得不删除。 在比较SAS的PROC MIXED与R中lme的nlme软件包的功能时，我偶然发现了一些相当混乱的差异。更具体地说，不同测试的自由度在PROC MIXED和之间有所不同lme，我想知道为什么。 从以下数据集（以下给出的R代码）开始： ind：指示进行测量的个人的因子 fac：进行测量的器官 trt：表示治疗的因素 y：一些连续响应变量 这个想法是建立以下简单模型： y ~ trt + (ind)：ind作为随机因子 y ~ trt + (fac(ind))：fac嵌套在ind作为随机因子 需要注意的是最后一个模型应引起奇异性，因为只有1的值y对每一个组合ind和fac。 第一模型 在SAS中，我建立以下模型： PROC MIXED data=Data; CLASS ind fac trt; MODEL y = trt /s; RANDOM ind /s; run; 根据教程，R中使用的相同模型nlme应为： > require(nlme) > options(contrasts=c(factor="contr.SAS",ordered="contr.poly")) > m2<-lme(y~trt,random=~1|ind,data=Data) 两种模型对系数及其SE均给出相同的估计，但是在对F的影响进行F检验时trt，它们使用的自由度不同： SAS : Type …

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