Cochran–Mantel–Haenszel 検定
| コマンド: | 統計 クロス表Cochran–Mantel–Haenszel 検定 |
|---|
Cochran–Mantel–Haenszel 検定は、交絡因子を考慮したオッズ比を計算します。
この検定では、交絡因子の各水準におけるリスク因子と結果との関係を示す一連の 2x2 表を作成し、層（すなわち交絡因子のサブグループまたは水準）全体にわたるオッズ比の加重平均を計算します。
データの入力方法
各ケースについて、結果、群、因子をデータシートの 1 行に入力します。
例（https://sphweb.bumc.bu.edu/ より改変）：
| A | B | C | D | E | |
|---|---|---|---|---|---|
| Case | CVD | Obese | AgeGroup | ||
| 1 | 1 | 0 | No | 2 | |
| 2 | 2 | 1 | No | 2 | |
| 3 | 3 | 0 | Yes | 2 | |
| 4 | 4 | 0 | No | 1 | |
| 5 | 5 | 0 | No | 1 | |
| 6 | 6 | 0 | No | 2 | |
| 7 | 7 | 0 | Yes | 1 | |
| 8 | 8 | 0 | Yes | 2 | |
| 9 | 9 | 0 | No | 1 | |
| 10 | 10 | 0 | No | 1 | |
| 11 | 11 | 0 | Yes | 2 |
結果変数は CVD、群変数は Obese、因子変数は AgeGroup です。
必要な入力
- 結果：結果変数は二値でなければならず、0 または 1 でコード化されたデータだけを含む必要があります。データのコード化が異なる場合は、状態を定義するツールを使用してデータを再コード化できます。
- 群：2 つの群（たとえば治療群と対照群、肥満と非肥満など）を識別するコードを含む変数を選択します。
- 因子：カテゴリー型の交絡因子（たとえば年齢群）。
- フィルター：（任意）選択したケースのサブグループだけを分析に含めるには、データフィルターを入力します。
結果
結果 | CVD |
|---|---|
群 | Obese |
因子 | AgeGroup |
Obese - 曝露群 :
AgeGroup | Obese: | No | Yes | オッズ比 | 95% 信頼区間 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
CVD: | 0 | 1 | 0 | 1 | |||
1 | 465 | 35 | 90 | 10 | 1.4762 | 0.7056 から 3.0883 | |
2 | 175 | 25 | 164 | 36 | 1.5366 | 0.8839 から 2.6712 | |
ケースの合計数 | 640 | 60 | 254 | 46 | 1000 | ||
Cochran–Mantel–Haenszel オッズ比
オッズ比 | 1.5161 |
|---|---|
95% 信頼区間 | 0.9739 から 2.3602 |
カイ二乗 | 3.41376 |
DF | 1 |
P | 0.06466 |
オッズ比の均一性
| カイ二乗 | DF | P |
|---|---|---|---|
Breslow–Day | 0.007282 | 1 | 0.93200 |
Breslow-Day-Tarone | 0.007260 | 1 | 0.93210 |
  |
MedCalc は、各層のオッズ比とその 95% 信頼区間を報告します。
続いて、交絡因子の各層にわたるオッズ比の加重平均（統合オッズ比）とその 95% 信頼区間を報告します。また、
オッズ比の均質性の検定
MedCalc は、各層にわたるオッズ比の均質性について、Breslow–Day 検定と Breslow–Day–Tarone 検定も実行します。
これらの検定の帰無仮説は、各層のオッズ比が等しいというものです。P が 0.05 より小さい場合、オッズ比が均質であるという仮定を棄却する必要があります。
均質性の検定が妥当であるためには、各層のサンプルサイズが十分に大きくなければなりません。