作者gsuper (统计的巴比伦塔)
看板Statistics
标题[问题] 关於 odds ratio 4 种计算方法
时间Wed Dec 1 23:02:54 2010
请问一下
我跑 R 的某个 odds ratio 的 function 时
package :: epitools
function :
oddsratio()
内部有4种算法可供选择
method = c("midp", "fisher", "wald", "small")
我拿了以下的资料去测试
----------------------------
CONTROL CASE |
不吸菸 10 10 |
吸菸 10 50 |
----------------------------
发现 OR 的计算结果如下
OR(
wald) = 5 "Unconditional MLE & normal approximation (Wald) CI"
OR(fisher) = 4.876479 "Conditional MLE & exact CI from 'fisher.test'"
OR(midp) = 4.854721 "median-unbiased estimate & mid-p exact CI"
OR(small) = 4.132231 "small sample-adjusted UMLE & normal approx (Wald) CI"
根据维基百科所提到最基础的计算方式
OR 为 (50/10) / (10/10) = 5
所以看起来
wald 应该是最基本的算法
问题1 :
method = wald
真的就是最基础的算法吗?
还是只是我举的例子不好 , 看不出差异
问题2 :
另外三种计算方法是做了甚麽样的修正
或是基於甚麽 assumption 而设计的方法?
问题3 :
我的 sum(case , control)
从 200 ~ 10000 都有
看起来 我还不至於需要用到 , method=small
请问另外三种方法
哪种对於这样的样本数 , 适用性最高?
恳请各位版友协助
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.113.239.247
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1F：→ lin15:请找exact logistic regression 12/01 23:11
2F：→ lin15:你的资料应该都是一般的算法就可以了 12/01 23:13
那所以我用 wald 就可以了吗?
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