En vanlig statistisk problemstilling er å undersøke om det er en sammenheng mellom to variabler i en krysstabell (2×2-tabell). I den første av tre artikler om dette temaet viser vi at Pearsons khikvadrattest er intuitivt forståelig og lett å beregne, og at den trygt kan brukes i store utvalg.
Resultatene av et randomisert kontrollert forsøk med to behandlingsgrupper og to utfall kan oppsummeres som i tabell 1 (1). Tilsvarende kan resultatene av en kasus–kontroll-studie presenteres som i tabell 2 (2). Vi vil undersøke om det er en sammenheng mellom de to variablene trening med fysioterapeut og kontinens i det første eksempelet, og røyking og lungekreft i det andre.
Tabell 1
Trening av bekkenbunnsmuskulatur etter radikal prostatektomi. Resultater fra en randomisert kontrollert studie med ukentlig trening med fysioterapeut i ett år (gruppe A) versus veiledning om egentrening (gruppe B) (1).
|
|
|
Kontinent etter 1 år
|
|
|
|
Gruppe
|
|
Ja
|
Nei
|
|
Sum
|
|
A
|
|
33
|
3
|
|
36
|
|
B
|
|
28
|
11
|
|
39
|
|
Sum
|
|
61
|
14
|
|
75
|
Tabell 2
Pasienter med lungekreft versus andre pasienter. Fra en kasus–kontroll-studie (2).
|
Eksponering
|
Lungekreft
|
Andre sykdommer
|
Sum
|
|
Røyker
|
688
|
650
|
1 338
|
|
Ikke-røyker
|
21
|
59
|
80
|
|
Sum
|
709
|
709
|
1 418
|
Vi skal altså sammenlikne to sannsynligheter: I det første eksempelet vil vi sammenlikne sannsynlighetene for kontinens ved de to behandlingene. I det andre eksempelet vil vi sammenlikne sannsynlighetene for å røyke hos personer med og uten diagnosen lungekreft. Under nullhypotesen er det ingen sammenheng, det vil si at de to sannsynlighetene er like. For tallene i tabell 1 vil estimert sannsynlighet for kontinens da bli 61 / 75 = 0,813, uansett behandlingsgruppe. Forventet antall kontinente i den første behandlingsgruppen ville bli 36 ∙ 0,813 = 29,28. Hvor mye avviker det vi har observert, fra det vi ville forventet under nullhypotesen? Pearsons khikvadrattest bygger på følgende avstandsmål: Vi beregner avstanden mellom det observerte og det forventede som (33 – 29,28)2 / 29,28. Ved å summere dette over de fire cellene i tabellen fås et samlet mål på avvik fra nullhypotesen, også kalt Pearsons khikvadratobservator, χ2. Denne blir i de to eksemplene lik henholdsvis 4,87 og 19,13. P-verdien er sannsynligheten for å observere det vi har observert eller noe mer ekstremt, gitt at nullhypotesen er sann. Pearsons khikvadratobservator er tilnærmet khikvadratfordelt med én frihetsgrad, og dette gir tilnærmede p-verdier på p = 0,027 og p < 0,001 for henholdsvis tabell 1 og tabell 2. Ifølge Cochrans kriterium bør denne tilnærmingen bare brukes hvis alle forventede antall er over 5. I tabell 1 blir det minste forventede antallet 36 ∙ 14 / 75 = 6,72, så kriteriet er oppfylt. Merk at kriteriet bygger på det forventede antallet som her er 6,72, og ikke det observerte antallet, som er 3. I tabell 2 blir det tilsvarende forventede antallet 80 ∙ 709 / 1418 = 40, som oppfyller kriteriet med stor margin, og Pearsons khikvadrattest kan trygt brukes.
Unngå Yates’ kontinuitetskorreksjon
Noen benytter Pearsons khikvadrattest med Yates’ kontinuitetskorreksjon. Hensikten med denne korreksjonen er å beregne p-verdien med større nøyaktighet enn den tilnærmede p-verdien. Men Yates’ korreksjon har vært omdiskutert. Denne korreksjonen fører til redusert statistisk styrke, samtidig som p-verdien fremdeles er tilnærmet og ikke eksakt. Karim F. Hirji skriver at korreksjonen ikke bør brukes og mest er å betrakte som en historisk kuriositet (3, s. 149). Vi har tidligere evaluert alternative tester for 2×2-tabeller og konkluderer også med at denne korreksjonen ikke er å anbefale (4, s. 105–13 og 175).
Alternativer ved små utvalg
Pearsons khikvadrattest som beskrevet her bør bare brukes dersom forventet antall observasjoner i cellene er større enn 5. Tradisjonelt har mange anbefalt å bruke Fishers eksakte test i små utvalg. Dette vil vi komme tilbake til i den andre og tredje artikkelen i denne serien om 2×2-tabeller i Medisin og tall.
