[R-br] Chi-quadrado demonstra associação, mas e daí?

Domingo Novembro 8 08:53:05 BRST 2015

Oi César, obrigado pela contribuição.

Muito interessante seus comentários e suas sugestões de leitura, estou
animado para aprender um pouco mais. Afinal, aprender mais é sempre
motivador.

Interessante também tudo que o pessoal falou sobre as alternativas que
existem, pois na literatura da biologia não se aborda essas alternativas.

...Então, a ideia nesse teste é verificar se a incidência de
Cryptosporidium positivo está associado à incidência de Giardia positiva...

Mais uma vez obrigado a todos,
Toda essa discussão foi muito proveitosa.

Em 6 de novembro de 2015 16:30, Cesar Rabak <cesar.rabak em gmail.com>
escreveu:

> André,
>
> Sua questão sobre o quê o resultado do teste estatístico que você realizou
> é muito importante.
>
> Antes de mais nada gostaria de colocar que as alternativas propostas são
> todas tautológicas no sentido matemático/estatístico (puro) pois um fato da
> vida é o de que todas as "medidas" obteníveis de uma tabela de contingência
> estão todas inter-relacionadas. . .
>
> Uma abordagem mais lúcida a meu ver é entender o resultado do teste, "por
> preguiça" eu abrevei os nomes dos seus microorganismos:
>
> > tabela <-
> matrix(c(250,15,34,14),nrow=2,byrow=T,dimnames=list(c("CN","CP"),c("GN","GP")))
>
> Rodando o mosaicplot nesses dados:
>
> > mosaicplot(tabela, shade=T)
> ou melhor ainda
> > library(vcd)
> > mosaic(tabela, shade=T)
>
> A gente vê que os resíduos de Pearson por célula da tabela que estão
> gerando o valor do qui², e consequentemente do valor-p.
>
> Nessa figura fica claro que a expectativa não cumprida é que a porcentagem
> do GP para CP (posto que a quantidade de CN versus CP é muito maior). A
> pergunta a fazer então é a seguinte, o quê essa tabela está testando?
>
> Em outras palavras, qual experimento foi realizado?
> 313 amostras obtidas aleatoriamente foram classificadas para Cryptosporidium
> e Giardia?
>
> As proporções de Cryptosporidium e Giardia são as que aparecem na
> Natureza?
>
> Cada uma dessas questões levaria a uma análise diferente.
>
> Admitindo que a análise adequada conduzisse para uma melhor medida
> explicativa, as medidas de associação em tabelas de contingência (de novo
> veja que elas são apenas o resultado obtido em "outra roupagem", posto que
> emanam de exatamente as mesmas métricas e variáveis. . .)
>
> https://en.wikipedia.org/wiki/Contingency_table#Measures_of_association (
> *sorry* a pág. em português sobre este tema é pobrezinha), e
> https://en.wikipedia.org/wiki/Phi_coefficient.
>
> No R:
> > library(psych)
> > phi(tabela)
> [1] 0,29
> >
>
> As medidas de associação têm mais respeito porque podem medir o assim
> chamado "tamanho do efeito", e auxiliar a análise em relação à importância
> prática do resultado.
>
> Um tratamento teórico dessas medidas pode ser encontrado aqui:
> https://corplingstats.wordpress.com/2012/04/09/measures-of-association/
>
> Um outro aspecto a ser mencionado é que todos os testes baseados na
> estatítica do qui² são sensíveis ao tamanho da amostra na tabela, daí a
> ideia de se usar outra maneira de interpretar os dados.
>
> A propósito, o comentário do Leonardo sobre IC de Wald versus Wilson é
> tratado neste interessante post:
> https://corplingstats.wordpress.com/2012/03/31/z-squared/
>
> Por fim, gostaria de propor a leitura deste post para que você decida o
> quê o seu resultado signfica:
> http://www.theguardian.com/commentisfree/2011/sep/09/bad-science-research-error
>
> HTH
>
>
> 2015-11-05 14:30 GMT-02:00 André Lucas de Oliveira Moreira <
> andremoreirazoo em gmail.com>:
>
>> Pessoal, muito obrigado por tudo!
>>
>> Felipe, com os comentários ficou mais fácil de associar o que já sei com
>> os exemplos que você utilizou. :D
>>
>>
>> Abraços a todos,
>> André
>>
>> Em 4 de novembro de 2015 17:33, Felipe <felipe.e.barletta em gmail.com>
>> escreveu:
>>
>>> André,
>>>
>>> Como o Leonardo disse no e-mail anterior, há pacotes que já calculam
>>> medidas como diferença de proporção OR, seus respectivos IC e outras
>>> medidas que podem atender suas necessidades no seu estudo.
>>> Além dos pacotes que ele já sugeriu, outro que pode consultar é o epiR:
>>>
>>> https://cran.r-project.org/web/packages/epiR/epiR.pdf
>>>
>>> Outra sugestão de leitura que gostaria de é o material da professora
>>> Silvia Shimakura:
>>>
>>> http://leg.ufpr.br/~silvia/CE008/
>>> http://leg.ufpr.br/~silvia/CE001/node68.html
>>>
>>> Veja qual forma se apresenta mais interessante para seu aprendizado, mas
>>> quando escrevo as funções no R como calculadora, acredito que os exemplos
>>> se tornam mais didáticos mesmo que já implementados em alguns pacotes do R.
>>>
>>> E como solicitou segue alguns comentários acerca dos comandos que enviei
>>> anteriormente:
>>>
>>>
>>> ## Carregando os dados da tabela que enviou no e-mail
>>> dados<-matrix(c(250,15,34,14),ncol=2,byrow=T)
>>>
>>> ## Verificando a existência de associação entre os parasitas através da
>>> Estatística Qui-quadrado
>>> ## Quando utilizamos o teste o argumento sim=500, há um alerta pois há
>>> casela com frequência logo um pressuposto de validade do teste não foi
>>> atendido.
>>> ## Uma alternativa então é calcular o p-valor através de simulação ou o
>>> teste exato de Fisher. Note que quando simulamos o p-valor não é necessário
>>> usar a correção de continuidade de Yates.
>>> Q<-chisq.test(dados,sim=500)
>>> Q
>>> Q$observed ### frequência observada
>>> Q$expected ### frequência esperada
>>> ##Há evidências de se rejeitar H0
>>>
>>> # Comandos para obtenção da diferença entre proporções e seu IC(95%)
>>> ## Calculando as proporções entre Cryptosporidium negativo e
>>> Cryptosporidium positivo
>>> p11<-(dados[1,1]/(sum(dados[1,])))
>>> p22<-(dados[1,1]/(sum(dados[1,])))
>>>
>>> d<-p11-p21 # diferença entre as proporções
>>> vd<-((p11*(1-p11))/(sum(dados[1,])-1)) +
>>> ((p21*(1-p21))/(sum(dados[2,])-1)) ## Estimativa para a variância
>>> dvd<-sqrt(vd) ## raíz quadrada da variância
>>> z<-qnorm(0.975) #percentil da Normal padrão
>>> li<- d - (z*dvd) # Limite inferior
>>> ls<- d + (z*dvd) # Limite superior
>>> cbind(d,li,ls) # Intervalo de Confiança de 95%. Como o valor zero não
>>> está contido no IC a diferença é significativa ao nível de 95% de confiança.
>>>
>>> ##Razão de Chances ou Odds Ratio (OR) e IC95%(OR)
>>> OR<-(dados[1,1]*dados[2,2])/(dados[1,2]*dados[2,1]) ## Calculando a
>>> *odds ratio (n11*n22/n12*n21) *## Quando OR=1 indica chances iguais. Se
>>> for OR>1, o grupo 1 apresenta maior chance que o grupo 2.
>>> ## Para o cálculo do IC para a OR, usamos o logaritmo da OR na base *e.*
>>> vf<-(1/dados[1,1])+(1/dados[1,2])+(1/dados[2,1]+(1/dados[2,2]))
>>> ##Estimativa para variância
>>> dpf<-sqrt(vf) ## raíz quadrada da variância
>>> z<-qnorm(0.975) #Percentil da Normal padrão
>>> liOR<-exp(log(OR)-z*dpf) #Limite inferior
>>> lsOR<-exp(log(OR)+z*dpf) # Limite Superior
>>> cbind(OR,liOR,lsOR)
>>> ## A chance de não haver Cryptosporidium e Giardia é 6,8 vezes maior que
>>> a presença podendo variar entre 3 e 15,4 vezes ao nível de confiança de 95%.
>>>
>>>
>>>
>>> --
>>> Atenciosamente
>>> Felipe E. Barletta Mendes
>>> Estatístico - Conre3 9766-A+55 (41)-92077191+55 (41)-33287216
>>>
>>>
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>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>>> código mínimo reproduzível.
>>>
>>
>>
>>
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>>
>> *MSc. André Lucas de O. Moreira*
>> http://lattes.cnpq.br/7258065668864153
>> <http://www.wikiaves.com.br/perfil_andrelukinhas>
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