10 Tabeller

Tidligere har vi arbejdet med datasæt hvor vi har haft én række for hver observation. Nu vil vi i stedet arbejde med en variabel der angiver antallet af en bestemt type observation, og vi har derfor ikke længere én række for hver enkelt observation som normalt. Dette kapitel vil tage udgangspunkt i øvelsen til uge 3 der tager afsæt i studiet af Storr et al. (Lancet, 1987) om udskrivning af astma patienter.

Et datasæt der tager udgangspunkt i studiet af astma patienter vil indeholde 4 linjer/rækker (én for hver kombination af behandling (prednisolone/placebo) og udskrevet (nej/ja)). Hver linje repræsenterer altså antal personer, og datasættet vil hermed bestå af 3 variable: udskrevet, behandling og antal. Du kan ændre variabel-navne inde i SPSS vinduet Variable View ved at dobbeltklikke på variablens Name.

Før vi går videre med analyse skal vi derfor lade SPSS vide, at variablen antal angiver hvor mange gange den pågældende patienttype forekommer. Gå ind i Data/Weight Cases…/Weight cases by, og her hive variablen antal over i Frequency Variable.

10.1 Envejstabeller

En tabel af en enkelt variabel laves ved at gå ind i Analyze/Descriptive Statistics/Frequencies… og hive den pågældende variabel over i Variable(s): - vinduet. Display frequency tables skal være hakket af (SPSS plejer dog at have denne funktion hakket af by default).

10.1.1 CI for andele / binomialtest

Asymptotisk konfidensinterval

Det asymptotiske konfidensinterval for en andel (=hyppighed, frekvens) bestemmes ud fra formlen \[ \hat p \pm 1.96\times \sqrt{ \frac{\hat p (1-\hat p)}{n}} \] Her er \(\hat p\) den beregnede andel og \(n\) er stikprøvestørrelsen. Konfidensintervallet får man desværre ikke helt nemt ud af SPSS, så det er lettere at regne det ud i hånden.

Eksakt konfidensinterval og test

Dette virker muligvis kun i version 26 og frem (i tidligere versioner af SPSS har det ikke været muligt at beregne eksakte konfidensintervaller):

Eksakt CI for en andel og et test for om andelen er f.eks \(p=0.5\) findes via menuen Analyze/Nonparametric tests/One sample… Gå til fanen Fields og vælge Use custom field assignments, hvorefter den variabel man gerne vil beregne CI for klikkes over. I fanen Settings vælges Customize tests og der hakkes af ud for den som vedrører Binomial tests. Til sidst klikkes på Options og Clopper-Pearson (exact) vælges. Ønsker man at teste en anden hypotese end \(p=0.5\) ændres dette i feltet Hypothesized Proportion. Slutteligt klikkes Run.

10.2 Tovejstabeller

For at lave en tabel hvor man holder to variable op mod hinanden (tovejstabel) benyttes Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs, hvorefter man hiver variablene over i hhv. Row(s) og Column(s). Med udgangspunkt i eksemplet om udskrivning af astma patienter sættes behandling i Row(s) og udskrevet i Column(s).

Herefter kan en række forskellige ekstra valgmuligheder styre hvilke analyser man gerne vil udføre:

NB: analyser udføres vægtet med antal, se indledning kap 10.

I Statistics kan man eksempelvis afkrydse Chi-squarehvis man ønsker at lave et chi-i-anden test for uafhængighed. Herudover kan man også afkrydse en række andre tests. Hvis man ønsker at kvantificere forskellen i sansynlighed for udskrevet blandt behandlede (prednisolone) og ikke-behandlede (placebo) kan man afkrydse Somers' di Statistics, hvis man gerne vil kigge på forskellen i udskrivningssandsynligheder. Ved at afkrydse Somers' d får man også SPSS til at udregne tilhørende usikkerhed. Man kan også afkrydse Risk i Statistics hvis man ønsker at kigge på Odds Ratio (og Relativ Risiko, RR). Ved fortolkning af Odds Ratio - estimatet i første række i Risk Estimate-tabellen i output skal man være opmærksom på, hvilken gruppe der er referencegruppen, så man kan lave den rigtige konklusion (referencegruppen kan I se i tabellen). NB: Vil man gerne kigge på Relativ Risiko kan man beregne denne ud fra OR-estimat. Husk på hvordan hhv RR og OR beregnes.

I Cells kan man blandt andet få SPSS til at beregne forventet antal Counts/Expected (forventet antal under hypotese om uafhængighed) og række- (Percentages/Row) samt kolonne-procenter (Percentages/Column).

Hvis man ønsker at udføre Fishers eksakte test, går vi ind i Exact og afkrydser Exact, så vi får Fishers eksakte test med i output.

10.3 McNemar test (parrede data)

For parrede binære data kan andelene f.eks før/efter en intervention sammenlignes med et McNemar test (hypotesen er, at andelen af ‘positive/successer’ ikke er ændret fra før til efter). NB: analyser udføres vægtet med antal, se indledning kap 10.

Testet udføres ved at lave 2x2 tabellen og afkrydse McNemar: Benyt Analyze/Descriptive Statistics/Crosstabs…, hvor data fra før intervention sættes i Row(s) og data efter intervention i Column(s). I Cells afkrydses Observed og Percentages/Total og i Statistics afkrydses McNemar. Resultatet af McNemar-testen kan aflæses i Chi-Square Tests - tabellen i rækken for McNemar Test.