Autori: Lucy D’Agostino McGowan

Licenta: MIT

Instalare

# install.packages (devtools) devtools :: install_github (“lucymcgowan / tipr”)
biblioteca (“tipr”)

Utilizare

Dupa adaptarea modelului dvs., puteti stabili confuzorul nemasurat necesar pentru a va indrepta analiza. Acest amestec nemasurat este determinat de doua cantitati, asocierea dintre expunere si amestecul nemasurat (daca amestecul nemasurat este continuu, acest lucru este indicat cu smd, daca este binar, cu expus_p si neexposat_p), si asocierea dintre amestecul nemasurat si rezultat rezultat_asociere. Folosind acest lucru ????, putem repara una dintre acestea si rezolva pentru cealalta. Alternativ, le putem rezolva pe ambele si le putem rezolva pentru n, adica cate confundatori nemasurati de aceasta magnitudine ar inclina analiza.

In acest exemplu, un model a fost potrivit, iar relatia expunere-rezultat a fost de 1,5 (II 95%: 1,2, 1,8).

Exemplu continuu de nedumerit confundator

Suntem interesati de un amestec continuu nemasurat, asa ca vom folosi functia tip_with_continuous ().

Sa presupunem ca relatia dintre confundatorul nemasurat si rezultatul este de 1,5 (rezultat_asociere = 1,5), sa rezolvam asocierea dintre expunerea si confundatorul nemasurat necesara pentru a inclina analiza (in acest caz, rezolvam pentru smd, diferenta medie necesara intre expus si neexpus).

data.frame (conf.low = 1,2, conf.high = 1,8)%>% pont (rezultat_asociere = 1,5)
## Efectul observat (1.2, 1.8) AR FI inclinat de 1 confundator nemasurat ## cu urmatoarele specificatii: ## * diferenta medie standardizata estimata intre confuzorul nemasurat ## in populatia expusa si populatia neexpusa: 0,45 ## * estimata asociere intre confundatorul nemasurat si rezultatul: 1,5 ## # A tibble: 1 x 5 ## observe_lb observat_ub smd rezultat_asociere n_unmeasured_confounders ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 1,2 1,8 0,450 1,5 1

Un factor de confuzie continuu neobservat ipotetic care are o asociere de 1,5 cu rezultatul ar avea nevoie de o diferenta medie la scara intre grupurile de expunere de 0,45 pentru a inclina aceasta analiza la nivelul de 5%, facand-o neconcludenta.

Exemplu de confundator binar nemasurat

Acum suntem interesati de confuzorul binar nemasurat, asa ca vom folosi functia tip_with_binary ().

Sa presupunem ca confundatorul nemasurat este predominant la 25% din populatia expusa (expus_p = 0,25) si la 10% din populatia neexpusa (unexposed_p = 0,10) – sa rezolvam asocierea dintre confundatorul nemasurat si rezultatul necesar pentru a inclina analiza (rezultat_asociere).

data.frame (conf.low = 1.2, conf.high = 1.

inazuma eleven xxx vecinasxxx
tetonas españolas follando sin querer
fire force hentai me follo a mi tia
necrofilia xxx www.maduras.con
orgasmos extremos pajas entre amigos
videos porno corridas incesto asiatico
casadas muy putas se le marca el coño
follando en el parque cartoon xxx
mi madre me folla hermanos rusos follando
sara rossi fakings follando en el parque
fiestas xxx maduras folladas por el culo
videos eroticos italianos abuelasputas
porno iberico folladas en el metro
peliculas eroticas gratis en español se folla a su compañero de piso
shakira follando pornolesvianas
abuelas y nietos xxx concursos nudistas
porno xxxxx videos eroticos italianos
orgias xxx casadas muy putas
coñitos violacion real porno
tetonas gratis videos gay xx

8)%>% tip_with_binary (expus_p = 0.25, unexposed_p = 0.10)

## Efectul observat (1.2, 1.8) AR FI inclinat de 1 confundator nemediat ## cu urmatoarele specificatii: ## * prevalenta estimata a confundatorului nedimensional in populatia expusa: 0,25 populatie neexpusa: 0,1 ## * asociere estimata intre confundatorul nemasurat si rezultatul: 2,54 ## # A tibble: 1 x 6 ## observe_lb observate_ub expuse_p neexpuse_p rezultate_asociate … ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> < dbl> ## 1 1,2 1,8 0,25 0,1 2,54 ## # … cu inca o variabila: n_unmeasured_confounders <dbl>

Un confuz binar ipotetic neobservat care este predominant la 10% din populatia neexpusa si 25% din populatia expusa ar trebui sa aiba o asociere cu rezultatul de 2,5 pentru a inclina aceasta analiza la nivelul de 5%, facandu-l neconcludent.

Multi confundatori nemasurati

Sa presupunem ca suntem ingrijorati ca sunt prezenti multi confundatori mici, independenti, continui, nemasurati.

data.frame (conf.low = 1.2, conf.high = 1.8)%>% tip (smd = 0.25, result_association = 1.05)
## Efectul observat (1.2, 1.8) AR FI inclinat de 15 confundatori nemasurati ## cu urmatoarele specificatii: ## * diferenta medie standardizata estimata intre confuzorul nemasurat ## in populatia expusa si populatia neexpusa: 0,25 ## * estimata asociere intre confundatorul nemasurat si rezultatul: 1,05 ## # A tibble: 1 x 5 ## observe_lb observat_ub smd rezultat_asociere n_unmeasured_confounders ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 1,2 1,8 0,25 1,05 14.9

Ar fi nevoie de aproximativ 15 confunderi independenti, nedimasurati, cu o diferenta medie la scara intre grupurile de expunere de 0,25 la si o asociere cu rezultatul de 1,05 inclina analiza observata la nivelul de 5%, facand-o neconcludenta.

Integrare cu matura

Aceste functii au fost create pentru a se integra cu usurinta cu modelele ordonate folosind pachetul de matura . Acest lucru nu este necesar pentru a utiliza aceste functii, ci o caracteristica placuta daca alegeti sa faceti acest lucru. Iata un exemplu de regresie logistica potrivita cu glm si ordonata cu functia ordonata matura care poate fi alimentata direct in functia tip ().

if (requireNamespace (“matura”, quietly = TRUE) && requireNamespace (“dplyr”, quietly = TRUE)) {glm (am ~ mpg, data = mtcars, family = “binomial”)%>% broom :: tidy (conf .int = TRUE, exponentiate = TRUE)%>% dplyr :: filter (termen == “mpg”)%>% tip (result_association = 2.5)}
## Efectul observat (1.13, 1.8) AR FI inclinat de un confundator nemediat ## cu urmatoarele specificatii: ## * diferenta medie standardizata estimata intre confundatorul nemediat ## in populatia expusa si populatia neexpusa: 0,13 ## * estimata asociere intre confundatorul nemasurat si rezultatul: 2,5 ## # A tibble: 1 x 5 ## observe_lb observat_ub smd rezultat_asociere n_unmeasured_confounders ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 1,13 1,80 0,133 2,5 1

ARTICOLE SIMILAREDE LA ACELAȘI AUTOR