13.20: Q-тест Кокрана

Q-критерий Кокрана — это непараметрический статистический тест, используемый для определения того, существуют ли потенциальные различия в исходах трех или более родственных групп по бинарному (да/нет) или дихотомическому исходу. По сути, это расширение теста МакНемара, который ограничен двумя связанными выборками – Q-тест Кокрана может работать с тремя или более связанными образцами, что делает его более универсальным в сценариях, где испытуемые измеряются в нескольких условиях. Тестовая статистика следует распределению хи-квадрат, что позволяет исследователям определить статистическую значимость наблюдаемых различий между группами.

Q-критерий Кокрана особенно полезен при анализе повторяющихся измерений или парных данных, чтобы определить, различаются ли пропорции двоичной переменной в нескольких условиях или временных точках. Его основное преимущество заключается в способности обрабатывать повторяющиеся измерения с бинарными результатами, что делает его бесценным в таких областях, как медицинские исследования и поведенческие исследования, где субъекты часто оцениваются несколько раз в различных условиях.

Предположения Q-теста Кокрана

Чтобы обеспечить достоверность результатов теста, Q-критерий Кокрана работает на основе следующих предположений:

1. Двоичные ответы: Данные должны состоять из двоичных исходов (например, 0 или 1, да или нет).
2. Случайная выборка: Выборки должны быть выбраны случайным образом из генеральной совокупности.
3. Повторные измерения: При каждом заболевании или лечении необходимо измерять одни и те же субъекты.
4. Независимость индивидуумов: Результаты должны быть независимыми в каждом условии, хотя они могут зависеть от условий из-за использования одних и тех же предметов.

Нарушение этих предположений может привести к неточным выводам, поэтому перед применением теста важно убедиться, что данные соответствуют этим критериям.

Применение теста Q Кокрана

Q-тест Кокрана имеет широкий спектр применения, особенно в областях, где бинарные результаты измеряются при нескольких состояниях или методах лечения. Некоторые распространенные области применения включают:

1. Медицинские исследования: оценка эффективности различных методов лечения в отношении исходов лечения пациентов. Например, исследование может отслеживать, присутствует или отсутствует симптом после введения различных лекарств одной и той же группе пациентов.
2. Поведенческие исследования: оценка изменений в поведении в различных экспериментальных условиях. Например, исследователи могут изучать наличие или отсутствие поведения у субъектов, подвергшихся воздействию различных стимулов.
3. Сельскохозяйственные исследования: Тестирование влияния различных методов лечения на рост растений или наличие болезней. Это может включать в себя внесение различных удобрений или пестицидов на одни и те же растения и наблюдение за наличием того или иного заболевания.
4. Психологические эксперименты: изучение влияния вмешательств на психологические состояния. Например, исследователи могут измерить наличие симптомов тревоги или депрессии после различных терапевтических сеансов.

Q-тест Кокрана является мощным инструментом для анализа двоичных данных, полученных в результате повторных измерений. Это дает исследователям способ понять различия в пропорциях при различных методах лечения или состояниях. Правильно применяя Q-критерий Кокрана, исследователи могут получить значимое представление о влиянии лечения на бинарные результаты, что делает его ценным методом в медицинских исследованиях, поведенческих исследованиях и не только. Его гибкость и способность обрабатывать несколько связанных выборок делают его ценным инструментом при анализе двоичных данных в различных условиях.