Le scénario suivant est devenu la plupart des FAQ dans le trio d'enquêteur (I), réviseur / éditeur (R, non lié au CRAN) et moi (M) en tant que créateur de l'intrigue. Nous pouvons supposer que (R) est le réviseur de big boss médical typique, qui sait seulement que chaque intrigue doit avoir une barre d'erreur, sinon c'est faux. Lorsqu'un réviseur statistique est impliqué, les problèmes sont beaucoup moins critiques.
Scénario
Dans une étude pharmacologique croisée typique, deux médicaments A et B sont testés pour leur effet sur le taux de glucose. Chaque patient est testé deux fois dans un ordre aléatoire et sous l'hypothèse d'aucun report. Le critère d'évaluation principal est la différence entre le glucose (BA) et nous supposons qu'un test t apparié est adéquat.
(I) veut un graphique qui montre les niveaux absolus de glucose dans les deux cas. Il craint le désir de (R) d'avoir des barres d'erreur et demande des erreurs standard dans les graphiques à barres. Ne commençons pas la guerre des graphiques à barres ici ._)
(I): Cela ne peut pas être vrai. Les barres se chevauchent et nous avons p = 0,03? Ce n'est pas ce que j'ai appris au lycée.
(M): Nous avons ici un design apparié. Les barres d'erreur demandées sont totalement hors de propos, ce qui compte est le SE / CI des différences appariées, qui ne sont pas affichées dans le graphique. Si j'avais le choix et qu'il n'y avait pas trop de données, je préférerais l'intrigue suivante
Ajouté 1: il s'agit du tracé de coordonnées parallèles mentionné dans plusieurs réponses
(M): Les lignes montrent l'appariement, et la plupart des lignes montent, et c'est la bonne impression, car c'est la pente qui compte (ok, c'est catégorique, mais néanmoins).
(I): Cette image prête à confusion. Personne ne le comprend et il n'a pas de barres d'erreur (R est caché).
(M): Nous pourrions également ajouter un autre graphique qui montre l'intervalle de confiance pertinent de la différence. La distance de la ligne zéro donne une impression de la taille de l'effet.
(I): Personne ne le fait
(R): Et ça gaspille des arbres précieux
(M): (En bon allemand): Oui, on pointe sur les arbres. Mais j'utilise quand même cela (et je ne le fais jamais publier) lorsque nous avons plusieurs traitements et plusieurs contrastes.
Des suggestions ? Le code R est ci-dessous, si vous souhaitez créer un tracé.
# Graphics for Crossover experiments
library(ggplot2)
library(plyr)
theme_set(theme_bw()+theme(panel.margin=grid::unit(0,"lines")))
n = 20
effect = 5
set.seed(4711)
glu0 = rnorm(n,120,30)
glu1 = glu0 + rnorm(n,effect,7)
dt = data.frame(patient = rep(paste0("P",10:(9+n))),
treatment = rep(c("A","B"), each=n),glucose = c(glu0,glu1))
dt1 = ddply(dt,.(treatment), function(x){
data.frame(glucose = mean(x$glucose), se = sqrt(var(x$glucose)/nrow(x)) )})
tt = t.test(glucose~treatment,paired=TRUE,data=dt,conf.int=TRUE)
dt2 = data.frame(diff = -tt$estimate,low=-tt$conf.int[2], up=-tt$conf.int[1])
p = paste("p =",signif(tt$p.value,2))
png(height=300,width=300)
ggplot(dt1, aes(x=treatment, y=glucose, fill=treatment))+
geom_bar(stat="identity")+
geom_errorbar(aes(ymin=glucose-se, ymax=glucose+se),size=1., width=0.3)+
geom_text(aes(1.5,150),label=p,size=6)
ggplot(dt,aes(x=treatment,y=glucose, group=patient))+ylim(0,190)+
geom_line()+geom_point(size=4.5)+
geom_text(aes(1.5,60),label=p,size=6)
ggplot(dt2,aes(x="",y=diff))+
geom_errorbar(aes(ymin=low,ymax=up),size=1.5,width=0.2)+
geom_text(aes(1,-0.8),label=p,size=6)+
ylab("95% CI of difference glucose B-A")+ ylim(-10,10)+
theme(panel.border=element_blank(), panel.grid.major.x=element_blank(),
panel.grid.major.y=element_line(size=1,colour="grey88"))
dev.off()
la source
Réponses:
Vous avez tout à fait raison de supposer que les barres d'erreur représentant l'erreur standard de la moyenne sont totalement inappropriées pour les conceptions intra-sujet. Cependant, la question du chevauchement des barres d'erreur et de leur signification est un autre sujet, sur lequel je reviendrai à la fin de cette liste de références commentée.
Il existe une abondante littérature de psychologie sur les intervalles de confiance intra-sujet ou les barres d'erreur qui font exactement ce que vous voulez. L'ouvrage de référence est clairement:
Loftus, GR et Masson, MEJ (1994). Utilisation d'intervalles de confiance dans les conceptions intra-sujet . Psychonomic Bulletin & Review , 1 (4), 476–490. doi: 10.3758 / BF03210951
Cependant, leur problème est qu'ils utilisent le même terme d'erreur pour tous les niveaux d'un facteur intra-sujet. Cela ne semble pas être un gros problème pour votre cas (2 niveaux). Mais il existe des approches plus modernes pour résoudre ce problème. Notamment:
Franz, V. et Loftus, G. (2012). Erreurs standard et intervalles de confiance dans les plans intra-sujets: Généraliser Loftus et Masson (1994) et éviter les biais des comptes alternatifs . Bulletin et revue psychonomiques, 1–10. doi: 10.3758 / s13423-012-0230-1
Baguley, T. (2011). Calcul et représentation graphique des intervalles de confiance intra-sujet pour l'ANOVA. Méthodes de recherche comportementale . doi: 10.3758 / s13428-011-0123-7 [ peut être trouvé ici ]
D'autres références peuvent être trouvées dans les deux derniers articles (qui, je pense, valent la peine d'être lus).
Comment les chercheurs interprètent-ils les IC? Mauvais selon le papier suivant:
Belia, S., Fidler, F., Williams, J., et Cumming, G. (2005). Les chercheurs comprennent mal les intervalles de confiance et les barres d'erreur standard . Psychological Methods , 10 (4), 389–396. doi: 10.1037 / 1082-989X.10.4.389
Comment interpréter les IC qui se chevauchent et qui ne se chevauchent pas?
Cumming, G. et Finch, S. (2005). Inférence par l'œil: intervalles de confiance et comment lire des images de données . Psychologue américain , 60 (2), 170-180. doi: 10.1037 / 0003-066X.60.2.170
Une dernière pensée (bien que cela ne soit pas pertinent pour votre cas): Si vous avez une conception à parcelles divisées (c'est-à-dire des facteurs intra et inter-sujets) dans une parcelle, vous pouvez oublier les barres d'erreur toutes ensemble. Je (humblement) recommander ma
raw.means.plotfonction dans le package Rplotrix.la source
La question ne semble pas concerner autant les barres d'erreur que les meilleures façons de tracer les données appariées.
Essentiellement, les barres d'erreur sont tout au plus un moyen de résumer l'incertitude: elles ne disent pas, et ne peuvent nécessairement, en dire long sur une structure fine des données.
Des tracés de coordonnées parallèles - parfois appelés tracés de profil, un terme qui signifie différentes choses dans différents domaines - ont été mentionnés dans la question. @Ray Koopman a déjà suggéré des diagrammes de dispersion de base.
Une autre source pour ce complot est Neyman, J., Scott, EL et Shane, CD 1953. Sur la distribution spatiale des galaxies: un modèle spéci fi que. Journal astrophysique 117: 92–133.
En termes généraux, ces parcelles ressemblent à l'idée de tracer les résidus par rapport aux ajustés, également popularisée par Tukey et son beau-frère au carré Anscombe.
Un plan négligé est le tracé en lignes parallèles de McNeil, DR 1992. Sur la représentation graphique des données appariées. Statisticien américain 46: 307–310. Ceci est également discuté dans les deux références ci-dessous.
Les revues liées aux statistiques, avec plusieurs références, sont en
2004, Représentation graphique de l'accord et du désaccord. Journal Stata 4: 329-349.
.pdf accessible sur http://www.stata-journal.com/sjpdf.html?articlenum=gr0005
Tracés appariés, parallèles ou de profil pour les changements, corrélations et autres comparaisons. Journal Stata 9: 621-639.
.pdf accessible sur http://www.stata-journal.com/sjpdf.html?articlenum=gr0041
Les utilisateurs non-Stata devraient pouvoir sauter et fredonner leur chemin à travers le code Stata tout en travaillant sur la façon d'implémenter les graphiques dans leur propre logiciel préféré.
la source
Essayez un diagramme de dispersion des points individuels (A, B). La plupart d'entre eux ne doivent reposer que sur un seul côté de la diagonale (la ligne A = B). Il existe deux analogues de barres d'erreur. La conventionnelle, équivalente à un IC pour la différence moyenne, serait une bande de confiance pour la différence moyenne. La bande serait la région entre deux lignes, toutes deux parallèles à la diagonale. Un test t apparié serait significatif si et seulement si les deux bords de la bande étaient du même côté de la diagonale.
Un analogue de barre d'erreur plus conservateur serait une ellipse de confiance pour le centroïde.
la source
Résumé préliminaire:
Masson / Loftus est très exhaustif, et ce n'est pas une lecture facile à donner à mes collègues médecins qui n'accepteraient pas quelque chose comme une "interaction". Ils ont également quelques suggestions de comparaisons multiples, qui montrent que les intervalles de confiance par paire sont difficiles à illustrer lorsque l'on ne veut pas simplifier fortement.
Je n'aime pas ce style: les barres avec des barres d'erreur ressemblent à Excelish du dernier millénaire. Cependant, ils utilisent également un style légèrement plus élégant:
Cumming / Finch et Belia et al. sont des lectures incontournables. Le premier est le choix parfait pour donner à votre ami qui frissonne quand il voit le mot interaction . J'ai commandé le livre de Cumming après avoir lu cet article. La seconde montre un test que je mettrai en œuvre à Shiny pour la prochaine réunion des investigateurs médicaux.
J'aime cette intrigue, même s'il y a un deuxième axe que je n'ai jamais utilisé auparavant; vérifiez la contribution de Henrik et d'autres sur StackOverflow pour une méthode graphique R-base pour l'obtenir. Je préférerais mettre le deuxième axe à gauche de la différence pour être absolument clair que les valeurs ont changé, et peut-être ajouter un axe de valeur p.
Quelqu'un de la fraction treillis / ggplot prend une photo? Toutes les solutions fournies sont des graphiques de base et non panelables / facetable.
Cependant: notez que les commentaires et articles proviennent principalement du département de psychologie (et @cbeleites de la chimie hardcore). Il serait bon d'obtenir les commentaires des critiques des revues médicales.
la source
Pourquoi ne pas simplement tracer la différence * pour chaque patient? Vous pouvez ensuite utiliser un histogramme, un diagramme en boîte ou un diagramme de probabilité normal et superposer un intervalle de confiance à 95% pour la différence.
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