Fisher's exact toets: Difference between revisions

From Wikistatistiek
Jump to navigation Jump to search
No edit summary
Line 5: Line 5:
== Wanneer gebruik ik Fisher's exact test? ==
== Wanneer gebruik ik Fisher's exact test? ==


Fisher's exact test kan gebruikt worden om te toetsen of het verschil tussen twee proporties in een klassieke 2x2 tabel significant is. Dergelijke tabellen worden meestal geanalyseerd met een [[Chi-kwadraat test]]. Traditioneel wordt er voor de Fisher's exact test gekozen ipv een Chi-kwadraat wanneer er lage aantallen (~<10) in de 2x2 tabel voorkomen. De Chi-kwadraat test is dan niet meer nauwkeurig. Omdat Fisher's Exact test in de huidige statistische pakketten even snel uitgerekend kan worden als een chi-kwadraat test is er geen bezwaar meer om deze exacte test (chi-kwadraat gebruikt een benadering) altijd te gebruiken bij het analyseren van een 2x2 (of een mxn) tabel.
Fisher's exact test kan gebruikt worden om te toetsen of het verschil tussen twee proporties in een klassieke 2x2 tabel significant is. Dergelijke tabellen worden meestal geanalyseerd met een [[Chi-kwadraat test]]. Traditioneel wordt er voor de Fisher's exact test gekozen ipv een Chi-kwadraat wanneer er lage aantallen (geobserveerde count ~<10 of expected count <5) in de 2x2 tabel voorkomen. De Chi-kwadraat test is dan niet meer nauwkeurig. Omdat Fisher's Exact test in de huidige statistische pakketten even snel uitgerekend kan worden als een chi-kwadraat test is er geen bezwaar meer om deze exacte test (chi-kwadraat gebruikt een benadering) altijd te gebruiken bij het analyseren van een 2x2 (of een mxn) tabel.


Voorbeeld van een klassieke 2x2 tabel:
Voorbeeld van een klassieke 2x2 tabel:

Revision as of 09:58, 18 February 2009

Fisher's exact test is een toets die beoordeelt of het verschil tussen twee proporties werkelijk bestaat of slechts "toevallig" is.


Wanneer gebruik ik Fisher's exact test?

Fisher's exact test kan gebruikt worden om te toetsen of het verschil tussen twee proporties in een klassieke 2x2 tabel significant is. Dergelijke tabellen worden meestal geanalyseerd met een Chi-kwadraat test. Traditioneel wordt er voor de Fisher's exact test gekozen ipv een Chi-kwadraat wanneer er lage aantallen (geobserveerde count ~<10 of expected count <5) in de 2x2 tabel voorkomen. De Chi-kwadraat test is dan niet meer nauwkeurig. Omdat Fisher's Exact test in de huidige statistische pakketten even snel uitgerekend kan worden als een chi-kwadraat test is er geen bezwaar meer om deze exacte test (chi-kwadraat gebruikt een benadering) altijd te gebruiken bij het analyseren van een 2x2 (of een mxn) tabel.

Voorbeeld van een klassieke 2x2 tabel:

casescontrolstotals
men01010
woman12214
totals121224

Ik heb in mijn controlearm 0 events, kan ik het verschil tussen beide armen nog wel toetsen?

Ik het voorkomen van hyperthyreoidie bij patienten met veneuze trombose vs controles bekeken. Van de 173 cases hadden 3 patienten een hyperthyreoidie vs 0 van de 344 controles. Statische analyse met behulp van de Fisher's exact test toont dat hyperthyreoidie en veneuze trombose vaker samen voorkomen dan op basis van toeval verwacht kan worden (p=0.037). Volgens een van mijn professoren kunnen bovenstaande getallen echter geen significant verschil opleveren. Kan ik Fisher's exact test wel gebruiken in dit geval?

Jouw berekeningen kloppen: 3 uit 173 (1.7%) is significant verschillend van 0 uit 344 (0%) en de p-waarde is inderdaad 0.037. Ik kan me de scepsis van jouw prof wel voorstellen want 3 events is natuurlijk niet heel veel, maar misschien helpt het als je benadrukt dat 0 events uit 344 observaties al behoorlijk veel evidence geeft dat de event-rate in de controls heel erg laag is; feitelijk loopt het 95% betrouwbaarheidsinterval nul tot 1.07%, dus de kans dat het in de buurt van de 1.7% ligt is heel erg gering. Je zult wellicht dezelfde scepsis ontmoeten als je dit resultaat wilt publiceren, dus misschien moet je nog wat meer evidence verzamelen.

Ik heb in mijn controlearm 0 events, hoe reken ik nu de odds ratio uit?

Ik heb een 0 in een aantal 2x2 tabellen waardoor ik geen OR kan berekenen. Wat is de gebruikelijke oplossing hiervoor?

De meest gebruikte methode om toch een OR te kunnen uitrekenen, waneer een van de cellen nul is, is bij ALLE cellen 0.5 op te tellen. Dit resulteert waarschijnlijk wel in een groter betrouwbaarheidsinterval. Een referentie voor deze correctie en de SE is: Agresti A (1990) Categorical Data Analysis. John Wiley & sons, New York. p. 54.

Waar vind ik Fisher's exact test in SPSS?

Je vindt de test in SPSS 16 onder Analyse->Descriptive Statistics->Crosstabs. Vink onder de knop "Statistics..." Chi-square aan. Je krijgt dan naast de Chi-kwadraat toets ook Fisher's exact test in de output.

Referenties

  • Agresti A (1990) Categorical Data Analysis. John Wiley & sons, New York.
  • Mehta, C. R.& Patel, N. R. 1997. Exact inference in categorical data. Biometrics, 53(1), 112-117.

Terug naar OVERZICHT voor een overzicht van alle statistische onderwerpen op deze wiki.

Terug naar KEUZE TOETS voor hulp bij het uitzoeken van een geschikte toets of analyse.