※ 引述《[email protected] (狗不拉鸡东东屎)》之铭言： > ※ 引述《[email protected] (老怪物)》之铭言： > : 两次结果各只有 "成功/失败" 两种结果, 哪来 "锯尺状"? > : 原先没注意, 以为你是要比较两次结果成功率是否相同, > : 或何者较好, 才会有 "配对资料" 问题, 因此提 McNemar > : 检定. > : 後来看你问的是 "相关". 若真要看两结果是否相关,不懂 > : 为何强调 "配对"? 没配对的资料还能谈相关? > : 不了解你要的是甚麽, 所以做两个检定. > : 把自己要做甚麽弄清楚吧! 发问时也请把问题描述清楚! > : 否则回答者白忙一场, 又解决不了你的问题! > 谢谢您的回答 > 这个问题我也和多位老师讨论过 > 也得到某些建议 > (1)McNemar test > 因为我们老师说没办法得到相关性，所以被拒绝使用 如果你要的是两次结果的 "一致性", McNemar test 不是 这目的...可以说: 根本不相干. > 原因就是造成您误会的锯齿状分布@@||| > 例如下面例子成功率相同，但分布却是完全颠倒 > 病例一 再测试一成功但测试二失败 > 病例二 再测试一失败但测试二成功 > 虽然得到满意答案(两组成功率同)，但也有机会被争议其实结果截然不同 这真不知该说甚麽...鸡同鸭讲的感觉! > (2)Kappa test > 有和台大流行病学所老师讨论过 > 建议加上Percent Agreement > 但老师不是很满意 这资料的 kappa 不但可能不高, 甚至应该是负值吧? Odds ratio = 0. (似乎先前看过类似数据?) > (3)1-way ANOVA > 老师说不适用pair-data 竟会想到 ANOVA? 要说是 Test1 vs. Test2, 那就是 paired-t. 但反应是 binary, 反应极偏, 样本也不够大. McNemar 大样本检定与 paired-t for binary response 是等价的. > (4)correlation (t-test) > 老师说不适用binomial data，但和台大心理系老师讨论，她说可以(Phi-correlation) Correlation coefficient 可以算, 但不适用 t-test. Phi-coefficient 只是一个关联强度指标, 也不是很好的 指标. > 因为找不到很适合方法 > 加上表达不清楚，造成您误会 > 先说声对不起 > 不知您还有建议吗? > 谢谢 事实上, kappa 及 odds-ratio 会失效, 因18笔资料中有 14笔是 (成功, 成功), 而另4笔则是一成一败. 任何指标 都不可能指出两次结果有 "正关联". 综观所列各项方法, 包括两次结果成功率的一致性、两次 结果的关联性及两次结果的一致性. 要不是没弄清楚自己 要甚麽, 就是不了解各方法在比甚麽. 而由 (1) 及 (2), 想来事实上你们要的是两次结果的一致性. 然而数据却不 如你们的意. 唯一能符合你们想得到的结论的指标, 可能 是 "一致结果的比例" 14/18=72% 吧? -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海 yhliu 在 07/05/14 20:34:42 从 163.15.188.87 修改这篇文章