「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---035

★ 98%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合 ★

7996.　98%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　北海道　2005/10/18 (火) 13:24
└7999.　Re: 98%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　青木繁伸　2005/10/18 (火) 16:55
　└8017.　Re^2: 98%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　北海道　2005/10/19 (水) 11:05
　　└8018.　Re^3: 95%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　青木繁伸　2005/10/19 (水) 12:57
　　　└8092.　Re^4: 95%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　北海道　2005/10/25 (火) 21:45
　　　　└8093.　Re^5: 95%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　青木繁伸　2005/10/25 (火) 21:53

7996.　98%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　北海道　　2005/10/18 (火) 13:24

こんにちは
SASを使った解析で
95%信頼区間が以下のように1をまたいた結果が出たのですが
リスク比　2.7442倍 95%信頼区間　0.981-7.6764
有意水準は0.0479と有意に出ました。
これはこのまま示して有意であったと記述しても良いでしょうか？
有意である方が整合性は有るのですが・・

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7999.　Re: 98%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　青木繁伸　　2005/10/18 (火) 16:55

珍しい現象なのかな？
さしつかえなければ，そのときの分割表を示して頂けませんか。
他のソフトなりでチェックしてみましょうか。

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8017.　Re^2: 98%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　北海道　　2005/10/19 (水) 11:05

コーホート研究　列 2の相対リスク
2.7442　0.981 7.6764
両側 Pr <= P 0.0479

　　　　有り　　　無し　　　　合計

有り　　531　　　　31　　　　562
　　　　94.48　　　5.52

-------------------------------
無し　　195　　　　4　　　　199
　　　　97.99　　　2.01

合計　　726　　　　35　　　　756

青木先生早速お返事ありがとうございます。上記です。

> 珍しい現象なのかな？
> さしつかえなければ，そのときの分割表を示して頂けませんか。
> 他のソフトなりでチェックしてみましょうか。
> 珍しい現象なのかな？
> さしつかえなければ，そのときの分割表を示して頂けませんか。
> 他のソフトなりでチェックしてみましょうか。

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8018.　Re^3: 95%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　青木繁伸　　2005/10/19 (水) 12:57

表示されている信頼限界は単純な Katz の公式によるものですね。
また，P値はFisherの直接確率法によるものです。FIsher の直接確率法のP値は独立性の検定の結果で，それはまたオッズ比=1の検定でもあります。しかしリスク比の検定とオッズ比の検定は同じなのかなぁ？

R では，fisher.test 関数でオッズ比の点推定値と信頼限界が得られるが，これは超幾何分布に基づく最尤推定の結果なのでWoolfの方法（これは，近似値に過ぎない！）結果とは違ったものになる。しかし，今回のデータでは結果的に SAS のリスク比の信頼限界と同じになる。

> fisher.test(matrix(c(31,4,531,195),2,2))
計数データにおけるフィッシャーの正確確率検定

データ: matrix(c(31, 4, 531, 195), 2, 2)
P値 = 0.0479
帰無仮説: オッズ比は，1ではない
95 パーセント信頼区間: 0.9867106 11.2324780
標本推定値:
オッズ比
2.842897

結論としては，近似計算のために生じたことであろうが，このようなことはP値が有意水準に近いところで明白になるわけですね。
Pが0.05より大きいか小さいかという判断をどうしてもしなくてもよいなら，「保留領域」ということでお茶を濁すとか。

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8092.　Re^4: 95%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　北海道　　2005/10/25 (火) 21:45

青木先生
ありがとうございました。

保留領域というのはありなのですね。

> 表示されている信頼限界は単純な Katz の公式によるものですね。
> また，P値はFisherの直接確率法によるものです。FIsher の直接確率法のP値は独立性の検定の結果で，それはまたオッズ比=1の検定でもあります。しかしリスク比の検定とオッズ比の検定は同じなのかなぁ？
>
> R では，fisher.test 関数でオッズ比の点推定値と信頼限界が得られるが，これは超幾何分布に基づく最尤推定の結果なのでWoolfの方法（これは，近似値に過ぎない！）結果とは違ったものになる。しかし，今回のデータでは結果的に SAS のリスク比の信頼限界と同じになる。
>
> > fisher.test(matrix(c(31,4,531,195),2,2))
> 計数データにおけるフィッシャーの正確確率検定
>
> データ: matrix(c(31, 4, 531, 195), 2, 2)
> P値 = 0.0479
> 帰無仮説: オッズ比は，1ではない
> 95 パーセント信頼区間: 0.9867106 11.2324780
> 標本推定値:
> オッズ比
> 2.842897
>
> 結論としては，近似計算のために生じたことであろうが，このようなことはP値が有意水準に近いところで明白になるわけですね。
> Pが0.05より大きいか小さいかという判断をどうしてもしなくてもよいなら，「保留領域」ということでお茶を濁すとか。

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8093.　Re^5: 95%信頼区間が1をまたいているがp値が有意である場合　青木繁伸　　2005/10/25 (火) 21:53

毎回申し上げますが，全文引用は不要です。やめてください。
ハンドルを変えても，メールアドレスが同じなので分かります。
メールアドレスも，なるべく書かないでくださいと上の方でお願いしているでしょう？

なお，このコメントは後ほど消去します。

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