Quiero analizar algunos datos de la puntuación con propensión. En la literatura de McNemar test se utiliza generalmente, puesto que los datos se "empareja". Sin embargo coincidencia no vinculación en el sentido común.
¿Sería más correcto utilizar el test exacto de Fisher? ¿Qué opiniones existen sobre el uso de pruebas pareadas para datos emparejados?
Este es sin duda un debate en curso en la literatura, pero en este punto, la evidencia apunta a que utilizando pares de análisis para calcular los errores estándar y los p-valores. Aunque el objetivo de la comparación es llegar a dos ejemplos que imitar una prueba de control aleatoria, no pares-la prueba de control aleatoria, coincidente hace aún inducir una covarianza entre los resultados dentro de cada conjunto coincidente, que deben ser tomadas en cuenta en la inferencia. P. C. Austin ha escrito mucho acerca de este (por ejemplo, Austin & Small, 2014). Zubizarreta, Paredes, Y Rosenbaum (2014) mostraron que después de la coincidencia (es decir, descartando inigualable unidades), vinculación (es decir, la creación de pares) puede reducir la sensibilidad de la eventual estimación no medibles de confusión y reducir los errores estándar, que podría ser realizado sólo si emparejado análisis fueron utilizados en la muestra.
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