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Message par our57 le Ven 25 Jan 2013 - 13:04

Bonjour
Suite à un test du Chi2 où la p-value= 0.1022 et X²=2.671 je ne sais pas comment expliquer les résultats.
Il s'agit d'une étude sur les décès d'hommes et de femmes.
Si vous pouviez m'aider... Merci !

our57

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Message par Ayana le Ven 25 Jan 2013 - 14:05

Bonjour,

Pour pouvoir t'aider, il nous faudrait plus de détails sur l'étude, les hypothèses, les variables...

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Message par our57 le Ven 25 Jan 2013 - 14:08

H0: existe-il un lien entre décès et sexe.

variables: sexe: homme ou femme
décès: 0 (non décédé) ou 1 (décédé)

merci Ayana

our57

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Message par Ayana le Ven 25 Jan 2013 - 14:12

Certes, mais c'est quoi comme type d'étude. Est-ce que ce sont des patients atteints d'une certaine maladie que l'on a suivi? Car c'est le type d'étude, et non le type de variable qui va définir d'une part le type de test à réaliser, et d'autre part l'interprétation de la pvalue. Juste avec ces infos, on ne peut pas te dire grand chose.
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Message par our57 le Ven 25 Jan 2013 - 14:16

exact, ce sont des patients, hommes et femmes, qui se font hospitalisé et on dénombre ceux qui meurent ou pas en fonction de leur pathologie, du lieu d'hospitalisation, sexe, ...

our57

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Message par Ayana le Ven 25 Jan 2013 - 14:23

Si tous les patients sont suivis exactement la même durée (ce qui est peu probable), le résultat que tu obtiens signifie que la proportion de décès chez les hommes est la même que chez les femmes (car p>0.05).

Cependant, le plus souvent, quand on s'intéresse au décès, il faut prendre en compte le temps de suivi du patient. En effet, supposons qu'on dispose de deux clones, qui ont donc le même risque de décès, si un est suivi 3 jours et l'autre 6 mois, on n'aura pas la même probabilité d'observer le décès. Dans ce cas on utilise plutôt des méthodes de survie, telles que le test du log-rank par exemple.
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Message par our57 le Ven 25 Jan 2013 - 14:25

merci mais ce n'est pas ce que je recherche. Merci.

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Message par Nik le Ven 25 Jan 2013 - 16:06

merci mais ce n'est pas ce que je recherche. Merci.

euh tu cherches quoi en fait alors ?? parce que ne serait ce que dans son premier paragraphe, Ayana t'a donné la réponse, le reste ne sont que des précisions/aide pour aller plus loin qu'une pauvre p-value qui n'indique pas grand chose.

Nik

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Message par our57 le Sam 26 Jan 2013 - 20:27

désolé du retard.
Concrètement voilà ce que j'ai:

Code:
(Khi=chisq.test(TCO))
Pearson's Chi-squared test
data:  TCO
X-squared = NaN, df = 16, p-value = NA

Message d'avis :
In chisq.test(TCO) : l'approximation du Chi-2 est peut-être incorrecte

Pb: je ne sais pas quoi en dire...

our57

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Message par our57 le Sam 26 Jan 2013 - 20:34

Petite précision, TCO au départ c'est ça (trop de chiffres pour se rendre comprendre ce que c'est mais c'est la comparaison des décès et des pathologies):

Code:
TCO=prop.table(table(PROJET.VR$DC,PROJET.VR$Chap))
> TCO
 
          .autre            autres tumeurs      cancéro            cardio-vasculaire
  0  0.1207490637  0.0144569288      0.0270411985      0.0941573034
  1  0.0068913858  0.0002996255      0.0072659176      0.0066666667
 
        dermato          digestif          endocrino        infection             
  0 0.0119101124 0.1065917603 0.0128089888 0.0117602996
 locomoteur
0.1800000000
  1 0.0002247191 0.0014232210 0.0002247191 0.0003745318 0.0002247191
 
      neurologie ophtalmo et ORL    pédiatrie  psychiatrie respiratoire
  0 0.0420973783    0.0546067416 0.0131835206 0.0665168539 0.0871910112
  1 0.0009737828    0.0000000000 0.0000000000 0.0006741573 0.0020224719
 
        traumato    uro-néphro et gynéco
  0 0.0822471910        0.0456928839
  1 0.0007490637        0.0009737828

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Message par Nik le Dim 27 Jan 2013 - 12:06

tu ne fournis pas le bon type d'objet à la fonction chisq.test. Regarde l'aide de la fonction, il y est précisé que si x est une matrice alors les nombres doivent être des entiers. TCO est une matrice de proportions...

Nik

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Message par our57 le Dim 27 Jan 2013 - 12:48

je regarde ça, merci Nik Smile

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Message par our57 le Dim 27 Jan 2013 - 13:25

la matrice n'est pas celle du dessus, je me trompe.
Néanmoins j'ai des valeurs nulles dans la matrice (d'entiers) et ça ne fonctionne pas

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Message par Nik le Dim 27 Jan 2013 - 19:12

oui parce que pour un chi² il est admis qu'il ne faut pas avoir des catégories à moins de 5 en effectif

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Message par our57 le Lun 28 Jan 2013 - 15:15

Merci Nik.
J'obtiens ça à présent mais ne sais pas comment l'expliquer... qqun peut m'expliquer svp?? J'obtiens ça en comparant 2 hôpitaux et le sexe des patients.
Code:

chisq.test(mat2)

   Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction

data:  mat2
X-squared = 5.5405, df = 1, p-value = 0.01858

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Message par Nik le Lun 28 Jan 2013 - 15:20

C'est quoi que tu ne comprends pas ?

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Message par our57 le Lun 28 Jan 2013 - 16:15

A cette heure-ci c'est comment montrer que l'on a une :
- différence statistiquement significative entre 2 variables,
- un lien statistiquement significatif entre 2 variables.

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Message par Nik le Mer 30 Jan 2013 - 10:04

Donc on parle de comment lire un test statistique et pas vraiment de pb lié à R.

Donc grossièrement, si la p-value calculée est inférieure au seuil que tu te fixe, tu peux rejeter l'hypothèse H0 d'indépendance entre les deux variables.

Tu ne peux pas montrer une différence statistique entre deux variables, ça n'existe pas car ça ne veut rien dire tout simplement.

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Message par our57 le Mer 30 Jan 2013 - 11:20

merci Nik

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