Case-control design is frequently used in epidemiology studies. This design is popular because it saves time and money(!!). By using proper statisitical methods, a case-control study can yield unbiased inferential results, as long as the selected cases and controls are representative samples of cases and controls in the general population. Matched case-control design is a special type of case-control design, where the controls are selected by some matching criteria. These criteria are usually based on potential risk factors of the disease (e.g. age in your example) that are not of study interest. Thus the selected cases and controls would have similar distributions on these unimportant risk factors. Under this sampling scheme, the selected controls are NOT a representative sample of the controls in the population. Hence the distributions of important risk factors (e.g. test results in your example) are not the same as that of the controls in the population. Special statistical methods, such as conditional logistic regression, must be employed to account for the special sampling design. ※ 引述《iamtoo (...N)》之铭言： : ※ 引述《iamtoo (...N)》之铭言： : : 标题: [问题] paired t test 1配2 : : 4时间: Tue Aug 25 12:47:48 2009 : : 实验设计: : : 1位病人 与年龄相仿的 2位正常人 进行配对 : : 但因某些年龄层正常人受试者不足 故仅有1对1 : : 依变项为相同测验 : : 问题: : : 由於是1对2 非常见的1对1 : : 资料格式为 : : 测验1 测验1 : : 病人1 正常人1 : : 正常人2 : : 病人2 正常人3 : : . . : : . . : : . . : : 想请问该如何用SPSS进行paired t分析? : : 目前分析结果: : : SPSS做paired t时只会用1位正常人的资料 : : 也就是正常人2的资料并未计算 : : 若再正常人2前面复制病人1的资料 结果也不对(mean sd会跟着改) : : 就理论上来说 应该是要用repeated measure(当然资料格式要改) : : 但在事後检定的部分 只是普通的t test 并非paired t : : 而老板想看paired的(or Wilcoxon signed rank test 但问题一样) : : 因此卡住了 : : 备注: : : 之所以用1对2 是由於在期刊中常见到这方法 : : 理由似乎是可以增加解释力(?) 最理想的 C/P值(呃..) 应该是1 to 4 design 你指的应该是improvement in efficiency or statistical power. : : 但详细理由小弟并不清楚 : : == : : 麻烦大大们指点迷津 感激不尽<(-.-)> : : → bmka:err..你应该先找本书来看, 至少搞清楚在分析case-control 08/26 00:07 : : → bmka:study (or matched case-control study) 统计分析中, 08/26 00:08 : : → bmka:dependent variable是什麽 08/26 00:09 : to B大 上面的是SPSS要做paired t时的必要资料格式 : 下面有写出一个ANOVA table : 不知这样我dependent variable的概念有没有错? 先搞清楚你在分析什麽data : : → bmka:paired t-test 不是这样乱用的... 08/26 00:11 : : → kingbee:配对後 的病例对照 看你的依变项 08/26 02:01 : : → kingbee:通常是 conditional logistic regression 08/26 02:01 : : → kingbee:但你又提到是repeated measure 所以这就.... 要先问 08/26 02:02 : : → kingbee:你知不知道你在分析什麽? 08/26 02:03 : 我指的"repeated measure" 是SPSS的一个分析指令 : 分析概念是 若用统计术语来说 是将病人与正常人配对後当做同一个人 : 用受试者内变项做分析 : 写成ANOVA table了话是像 : A1 病人 | A2 正常人 : ----------------------------------------------------------- : 病人1测验1分数 | 正常人1测验1分数 : B1 测验1 | 正常人2测验1分数 : 病人2测验1分数 | 正常人3测验1分数 : . | . : . | . : ------------------------------------------------------------ : 病人1测验2分数 | 正常人1测验2分数 : B2 测验2 | 正常人2测验2分数 : 病人2测验2分数 | 正常人3测验2分数 : . | . : 也就是 变项A为受试者内 变项B为受试者间 : 这是我认为应该要用的分析概念 用MANOVA做 而老板想测验独立分开用paired t做 : 所以会有n不同不能用paired t的问题 : 另外也可将变项A当做受试者间 : 但要再检定病人与正常人在其他可能混淆变项上并无差异 : 但此法属下策 : 毕竟用统计方法删除混淆变项并不好 : 应该在实验设计阶段就要控制 : 另外condictional logistic regression曾听过 但详细内容并不清楚 : 我会去研究看看 也许用这种方法比较好 : 谢谢k大的意见<(-.-)> : : → yhliu:成对样本是 1-1 配对. 1-2 配对可考虑 d_i = X_i - Ybar_i. 08/27 00:02 : : → yhliu:然而你的资料又是不完全的 1-2 配对, 将造成 d_i 定义不一致 08/27 00:04 : : → yhliu:诸 d_i 不能视为来自同一群体的样本. 08/27 00:05 : : → yhliu:不仅如此, 诸 d_i 之 variance 难以估计, 因而欲检定诸 d_i 08/27 00:07 : : → yhliu:有共同平均值 0 (或其他特定值) 也有困难. 这问题就统计方法 08/27 00:08 : : → yhliu:而言困难至少如上述, 或许需要找找看统计专业期刊是否有人提 08/27 00:10 : : → yhliu:出解决办法. 至於软体操作, 非我所能知. 08/27 00:11 : 老板就是提到y大的方法 老板也提到若非完全1-2是不能用的 : 且这个方法已经在发表期刊中行之有年 : 但我本身是第一次听到 且认为这不符合统计上的原理 : 不知y大知不知道相关论文或书提到这个呢? : 而我老板现在不在 没有办法问QQ : : → bmka:To y 大, 不考虑sampling scheme 的话, 其实可以用mixed 08/27 00:17 : : → bmka:effects model 来做分析, assuming the case and the matched 08/27 00:18 : : → bmka:controls share the same baseline risk 08/27 00:19 : mixed effects model是指变项中某个是随机的对吗? yes,随机的部份叫做 random effects : 但样本的取得其实是立意取样 非随机的 没有特定分布 : 这样还可用mixed effect model吗? 这是针对y大的回应,不建议用在你的研究 : : → bmka:先翻翻这本书: Categorical Data Analysis, by Agresti. 08/27 20:29 : : → bmka:如果借不到,Google book 也可以看到大部分的内容 08/27 20:30 : : → bmka:不要乱用统计方法,好吗?老板有错也要纠正他 08/27 20:31 : 谢谢b大 我上google book喵了一下这本书 : 讲的蛮仔细的 : 还没有仔细看 但似乎没有提到y大说的方法数学原理 : 我会找机会详细看 谢谢b大提供的情报 <(-.-)> : 另外我是想纠正的 : 但我想先确定老板用的方法是否有理论支持 : 毕竟这在期刊上已经用很久了 Keep this in mind -- 你看的期刊文章未必是使用正确的统计方法 --

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