Cómo probar la asociación entre las proporciones múltiples variables?

Question

He probado al 100 aislamientos bacterianos de resistencia a las 6 de antibióticos (tetraciclina, eritromicina, kanamicina, estreptomicina, gentamicina, cloranfenicol). El resultado de cualquier antibiótico puede ser sensible (1) o resistente (0).

¿Cómo puedo determinar si existe asociación significativa entre la resistencia a varios antibióticos (me pueden encontrar con frecuencia los aislamientos resistentes a tres o más antibióticos, pero ¿cómo saber si esto es importante)? Yo podría usar de Chi-cuadrado para comparar entre dos antibióticos, sino cómo hacer que las comparaciones múltiples y esto hace ninguna diferencia, excepto el ahorro de tiempo.

Los científicos en los papeles que se usan Chi-cuadrado con corrección de Bonferroni de ajuste. Estoy usando Statistica para Windows software.

gracias

Answer 1

Usted podría acercarse a esto de varias maneras - supongo que cada aislamiento se ha probado con todos 6 los antibióticos - así que usted tiene 100 sujetos con una respuesta de 6 0's o 1's.

Para una técnica exploratoria, podría tratar de un análisis de cluster o apriori análisis - esto demostraría que las colecciones de antibióticos (si alguno) tienen un similar patrón de reactividad.

Otra manera de llegar a este sería un factor de análisis de los datos, con la no-rotación ortogonal (como oblimin) - y ver lo que te ofrece.

No estoy seguro de lo que quieres decir por "significativo": si algunas cepas son resistentes a los 3 antibióticos, entonces son resistentes - posiblemente raro, pero, ¿por qué un descuento de la información? Hay una probabilidad de error en el procedimiento de prueba? De lo contrario, lo que usted ve es lo que obtiene.

Advertencia: no hacer un log-lineal de análisis, debido a que sus observaciones son dependientes - el tema es el de aislar, no la 0/1 observación.

He aquí un truco que podría intentar

1. Calcular la proporción resistentes para cada antibiótico
2. Para cada muestra, calcular la probabilidad de que el patrón de resistencia, suponiendo independencia: $p_1\times p_2 \ldots$ para cada antibiótico
3. Hacer un montón de muestras bootstrap (con reemplazo) de datos. Observar las proporciones para cada uno de los posibles cadena de 0's y 1's.
4. Ordenar las combinaciones de probabilidad esperada y que conspiran contra observada probabilidad.
5. Lanzar una línea recta y=x a través de su gráfica
6. Marvel y comparar.

Esto debe ilustrar la presencia de una asociación

Answer 2

La primera decisión que tienes que tienes que hacer es lo que hay que controlar? Es la probabilidad de hacer cualquier falso descubrimiento (FWE de control) o la proporción de falsos descubrimientos (FDR de control). De Bonferroni de control para los dos, pero es muy conservador. En 100 pruebas, usted podría perder mucho poder. Me gustaría echar un vistazo a Benjamini-Hochberg procedimiento de FDR de control de bajo suave dependencia de los supuestos o el más general (y menos potente) Benjamini-Yekutieli procedimiento. Me gustaría ver en Encinas procedimiento para FWE de control. Yo no estoy familiarizado con Statistica, pero por suerte, todos los mencionados procedimientos, tomar los valores de p como entradas y son fácilmente computable "manualmente". Si usted está familiarizado con R, eche un vistazo a la p.la función de ajuste.