Je veux comparer les taux d'incidence entre deux groupes (un sans maladie et un avec).
Je prévoyais de calculer le taux d'incidence (IRR), c'est-à-dire le groupe de taux d'incidence B / groupe de taux d'incidence A, puis de tester si ce taux est égal à 1, et enfin de calculer des intervalles IC à 95% pour l'IRR.
J'ai trouvé une méthode de calcul de l'IC à 95% dans un livre (Rosner's Fundamentals of Biostatistics ):
où et un 2 sont le nombre d'événements. Mais cette approximation n'est valable que pour des échantillons suffisamment grands et je pense que le nombre d'événements que j'ai est trop petit (peut-être pour la comparaison totale, c'est correct.)
Je pense donc que je devrais utiliser une autre méthode.
Im utilisant R et le paquet exactci et a constaté que je pourrais peut-être utiliser poisson.test()
. Mais cette fonction a 3 méthodes pour définir les valeurs p bilatérales: centrale, minlike et blaker.
Donc , mes questions sont les suivantes :
Est-il exact de comparer deux ratios de taux d'incidence im en utilisant un test de comparaison des taux de poisson?
Lorsque vous utilisez la fonction poisson.test dans R du package exactci, quelle méthode est la meilleure?
central: est 2 fois le minimum des valeurs p unilatérales délimitées ci-dessus par 1. Le nom «central» est motivé par les intervalles de confiance d'inversion associés qui sont des intervalles centraux, c'est-à-dire qu'ils garantissent que le vrai paramètre a moins de Probabilité d'être inférieure (supérieure) à la queue inférieure (supérieure) de l' intervalle de confiance de 100 (1- α )%. C'est ce qu'on appelle le TST (deux fois la méthode de la queue la plus petite) par Hirji (2006).
minlike: est la somme des probabilités de résultats avec des probabilités inférieures ou égales à la vraisemblance observée. Ceci est appelé la méthode PB (basée sur la probabilité) par Hirji (2006).
blaker: combine la probabilité de la plus petite queue observée avec la plus petite probabilité de la queue opposée qui ne dépasse pas cette probabilité de queue observée. Le nom «blaker» est motivé par Blaker (2000) qui étudie de manière approfondie la méthode associée pour les intervalles de confiance. C'est ce que l'on appelle la méthode CT (queue combinée) par Hirji (2006).
Mes données sont:
Group A:
Age group 1: 3 cases in 10459 person yrs. Incidence rate: 0.29
Age group 2: 7 cases in 2279 person yrs. Incidence rate: 3.07
Age group 3: 4 cases in 1990 person yrs. Incidence rate: 2.01
Age group 4: 9 cases in 1618 person yrs. Incidence rate: 5.56
Age group 5: 11 cases in 1357 person yrs. Incidence rate: 8.11
Age group 6: 11 cases in 1090 person yrs. Incidence rate: 10.09
Age group 7: 9 cases in 819 person yrs. Incidence rate: 10.99
Total: 54 cases in 19612 person yrs. Incidence rate: 2.75
Group B:
Age group 1: 3 cases in 3088 person yrs. Incidence rate: 0.97
Age group 2: 1 cases in 707 person yrs. Incidence rate: 1.41
Age group 3: 2 cases in 630 person yrs. Incidence rate: 3.17
Age group 4: 6 cases in 441 person yrs. Incidence rate: 13.59
Age group 5: 10 cases in 365 person yrs. Incidence rate: 27.4
Age group 6: 6 cases in 249 person yrs. Incidence rate: 24.06
Age group 7: 0 cases in 116 person yrs. Incidence rate: 0
Total: 28 cases in 5597 person yrs. Incidence rate: 5.0