Téma 12: Hodnocení kontingenčních tabulek Úkol 1.: Testování hypotézy o nezávislosti, měření síly závislosti V roce 1950 zkoumali Yule a Kendall barvu očí a vlasů u 6800 mužů. Barva očí Barva vlasů světlá kaštanová černá rezavá modrá 1768 807 180 47 šedá nebo zelená 946 1387 746 53 hnědá 115 438 288 16 Na asymptotické hladině významnosti 0,05 testujte hypotézu o nezávislosti barvy očí a barvy vlasů. Vypočtěte Cramérův koeficient. Simultánní četnosti znázorněte graficky. Návod: Testujeme hypotézu H[0]: X, Y jsou stochasticky nezávislé náhodné veličiny proti H[1]: X, Y nejsou stochasticky nezávislé náhodné veličiny. Testová statistika má tvar: . Platí-li H[0], pak K se asymptoticky řídí rozložením χ^2((r-1)(s-1)), kde r, s jsou počty variant jednotlivých proměnných. Hypotézu o nezávislosti veličin X, Y tedy zamítáme na asymptotické hladině významnosti α, když K ≥ χ^2[1-α]((r-1)(s-1)). Podmínky dobré aproximace: Rozložení statistiky K lze aproximovat rozložením χ^2, pokud teoretické četnosti aspoň v 80% případů nabývají hodnoty větší nebo rovné 5 a ve zbylých 20% neklesnou pod 2. V našem případě zjistíme, že K = 1088,15, r = 3 , s = 4, χ^2[1-α]((r-1)(s-1) = χ^2[0,95](6) = 12,592 a protože hodnota testové statistiky K = 1088,15 ≥ 12,592, zamítáme nulovou hypotézu na asymptotické hladině významnosti 0,05. Cramérův koeficient: , kde m = min{r,s}. Tento koeficient nabývá hodnot mezi 0 a 1. Čím blíže je 1, tím je těsnější závislost mezi X a Y, čím blíže je 0, tím je tato závislost volnější. Význam hodnot Cramérova koeficientu: mezi 0 až 0,1 … zanedbatelná závislost, mezi 0,1 až 0,3 … slabá závislost, mezi 0,3 až 0,7 … střední závislost, mezi 0,7 až 1 … silná závislost. Otevřeme datový soubor oci_vlasy.sta o 12 případech a třech proměnných (OCI, VLASY, CETNOST). Před provedením testu je zapotřebí ověřit podmínky dobré aproximace: Statistiky – Základní statistiky/tabulky – Kontingenční tabulky - Specif. tabulky – List 1 OCI, List 2 VLASY, OK, Váhy - CETNOST, Stav zapnuto, OK – na záložce Možnosti zaškrtneme Očekávané četnosti – Výpočet. Podmínky dobré aproximace jsou splněny. Všechny teoretické četnosti jsou větší než 5. Nyní budeme testovat hypotézu o nezávislosti proměnných OCI, VLASY. Návrat do Výsledky; kontingenční tabulky – na záložce Detaily zaškrtneme Pearsonův & M-L Chi - kvadrát, Phi & Cramerovo V – Detailní výsledky – Detailní 2 rozm. tabulky. Ve výstupní tabulce najdeme mj. hodnotu testové stastistiky (Pearsonův chí-kv = 1088,149) s počtem stupňů volnosti (sv = 6) a odpovídající p-hodnotou (p = 0,0000), dále Cramérův koeficient (V = 0,283). Protože p-hodnota je mnohem menší než 0,05, nulovou hypotézu o nezávislosti barvy očí a barvy vlasů zamítáme na asymptotické hladině významnosti 0,05. Cramérův koeficient svědčí o slabé závislosti barvy očí a vlasů. Pro grafické znázornění četností se vrátíme do Výsledky; kontingenční tabulky – Detailní výsledky – 3D histogramy. Po vytvoření grafu 2 krát poklepeme levým tlačítkem myši na pozadí grafu: Rozvržení grafu – Typ Šipky – OK. Graf lze natáčet pomocí volby Zorný bod. Úkol k samostatnému řešení: Na hladině významnosti 0,05 testujte hypotézu o nezávislosti pedagogické hodnosti a pohlaví a vypočtěte Cramérův koeficient vyjadřující intenzitu závislosti pedagogické hodnosti na pohlaví, jsou-li k dispozici následující údaje: pohlaví pedagogická hodnost odb. asistent docent profesor muž 32 15 8 žena 34 8 3 Výsledek: Podmínky dobré aproximace jsou splněny, pouze jediná teoretická četnost klesne pod 5. Testová statistika K nabývá hodnoty 3,5, p = 0,1739, tedy na asymptotické hladině významnosti 0,05 nezamítáme hypotézu o nezávislosti pedagogické hodnosti a pohlaví. Cramérův koeficient: V = 0,187. Úkol 2.: Fisherův faktoriálový test 100 náhodně vybraných mužů a žen bylo dotázáno, zda dávají přednost nealkoholickému nápoji A či B. Údaje jsou uvedeny ve čtyřpolní kontingenční tabulce. preferovaný nápoj pohlaví muž žena A 20 30 B 30 20 Na hladině významnosti 0,05 testujte pomocí Fisherova faktoriálového testu hypotézu, že preferovaný typ nápoje nezáleží na pohlaví respondenta. Návod: Vytvoříme nový datový soubor o třech proměnných NAPOJ, POHLAVI, CETNOST a čtyřech případech. Do proměnné NAPOJ napíšeme dvakrát pod sebe 1 (nápoj A) a dvakrát pod sebe 2 (nápoj B). Do proměnné POHLAVI napíšeme jedničku (1 – muž) a dvojku (2 – žena) a znovu jedničku a dvojku. D proměnné CETNOST napíšeme uvedené četnosti. Statistiky – Základní statistiky/tabulky – Kontingenční tabulky - Specif. tabulky – List 1 NAPOJ, List 2 POHLAVI, OK, Váhy - CETNOST, Stav zapnuto, OK – na záložce Možnosti zaškrtneme Fisher exakt, Yates, McNemar (2x2) – Detailní výsledky – Detailní 2-rozm. tabulky. Ve výstupní tabulce je mimo jiné uvedena p-hodnota pro oboustranný a jednostranný test. V našem případě se jedná o oboustranný test (nevíme, zda muži více preferují nápoj A či nápoj B než ženy), zajímáme se tedy o Fisherův přesný, 2-str. Ta je 0,07134. Protože p-hodnota je větší než 0,05, nezamítáme na hladině významnosti 0,05 hypotézu, že preferovaný typ nápoje nezáleží na pohlaví respondenta. Úkol 3.: Podíl šancí Pro údaje z úkolu 2 vypočtěte podíl šancí a sestrojte 95% asymptotický interval spolehlivosti pro podíl šancí. Pomocí tohoto intervalu spolehlivosti testujte na asymptotické hladině významnosti 0,05 hypotézu, že preferovaný typ nápoje nezáleží na pohlaví respondenta. Návod: Nejprve zopakujme teorii: Ve čtyřpolních tabulkách používáme charakteristiku , která se nazývá podíl šancí (odds ratio). Můžeme si představit, že pokus se provádí za dvojích různých okolností a může skončit buď úspěchem nebo neúspěchem. Výsledek pokusu okolnosti n[j.] I II úspěch[] a b a+b neúspěch c d c+d n[.k] a+c b+d n Poměr počtu úspěchů k počtu neúspěchů (tzv. šance) za 1. okolností je , za druhých okolností je . Podíl šancí je . Považujeme ho za odhad skutečného podílu šancí oρ. Pomocí 100(1-α)% asymptotického intervalu spolehlivosti pro logaritmus skutečného podílu šancí ln oρ lze na asymptotické hladině významnosti α testovat hypotézu o nezávislosti nominálních veličin X a Y. Upozornění: Musí být splněny podmínky dobré aproximace. Asymptotický 100(1-α)% interval spolehlivosti pro přirozený logaritmus skutečného podílu šancí má meze: . Jestliže interval spolehlivosti nezahrne 0, pak hypotézu o nezávislosti zamítneme na asymptotické hladině významnosti α. V našem případě podíl šancí vypočteme ručně. . Dolní a horní mez intervalu spolehlivosti pro OR zjistíme pomocí STATISTIKY. Ověříme splnění podmínek dobré aproximace a zjistíme, že všechny teoretické četnosti jsou 25. Vytvoříme datový soubor o dvou proměnných DM a HM a dvou případech. Do Dlouhého jména proměnné DM napíšeme vzorec pro dolní mez: =log(4/9)-sqrt(1/20+1/30+1/30+1/20)*VNormal(0,975;0;1) a analogicky do Do Dlouhého jména proměnné HM napíšeme vzorec pro horní mez: =log(4/9)+sqrt(1/20+1/30+1/30+1/20)*VNormal(0,975;0;1) Výsledek: -1,61108 < ln oρ < -0,01078 s pravděpodobností přibližně 0,95. Protože tento interval spolehlivosti neobsahuje 0, na asymptotické hladině významnosti 0,05 zamítáme hypotézu, že preferovaný typ nápoje nezáleží na pohlaví respondenta. Tento výsledek je v rozporu s výsledkem, ke kterému dospěl Fisherův přesný test. Je to způsobeno tím, že test pomocí asymptotického intervalu spolehlivosti je pouze přibližný. Úkol k samostatnému řešení: 36 mužů onemocnělo určitou chorobou. Někteří z nich se léčili, jiní ne. Někteří se uzdravili, jiní zemřeli. Údaje jsou uvedeny ve čtyřpolní kontingenční tabulce. přežití léčení ano ne ano 10 6 ne 12 8 Vypočtěte a interpretujte podíl šancí. Pomocí intervalu spolehlivosti pro podíl šancí testujte na asymptotické hladině významnosti 0,05 hypotézu, že přežití nezávisí na léčení proti tvrzení, že léčení zvyšuje šance na přežití. Výsledek: , nulovou hypotézu nezamítáme asymptotické hladině významnosti 0,05, protože levostranný 95% asymptotický interval spolehlivosti pro logaritmus podílu šancí je (-1,94; ∞). Úkol 4.: Testování hypotézy o symetrii ve čtyřpolní tabulce (McNemarův test) Máme náhodný výběr 18 pacientů, kteří byli léčeni dvěma různými antihypertenzívy A a B. Každý pacient dostával po dobu jednoho měsíce lék A a po odeznění jeho případných účinků dostával po dobu jednoho měsíce lék B. Výsledek byl klasifikován jako úspěch nebo neúspěch. Za úspěch byl pokládán pokles krevního tlaku alespoň o 15 mm Hg. Každý jiný výsledek byl považován za neúspěch. Lék A byl úspěšný u 4 pacientů, přičemž u jednoho z nich byl úspěšný i lék B. Lék B byl úspěšný u 10 pacientů. Na asymptotické hladině významnosti 0,05 testuje hypotézu, že pravděpodobnost úspěchu je stejná pro oba léky. Výsledek: Testová statistika McNemarova testu se realizuje hodnotou 3, kritický obor je , tedy nulovou hypotézu nezamítáme na asymptotické hladině významnosti 0,05.