Chi quadro per dati appaiati (dipendenti)

fischer03
Ciao a tutti,

avrei bisogno del vostro saggio consiglio per risolvere un mio semplice dubbio..

Ho un gruppo di soggetti (50) che viene sottoposto ad un test fisico al tempo 0 e ad ognuno di loro viene dato un punteggio (da 0 a 5, dove 0 = non affaticato e 5 = molto affaticato).
Lo stesso gruppo di pazienti viene poi trattato con un certo farmaco per tre mesi, al termine dei quali viene risottoposto allo stesso test e a tutti viene riassegnato un punteggio (sempre da 0 a 5).
Lo scopo è sapere se, in seguito al trattamento, i punteggi nel test sono migliorati o meno, ossia se ho più pazienti con punteggio vicino a 0 piuttosto che vicino al 5.

Che test potrei usare? Io ho subito pensato ad un Chi quadrato su tabella di contingenza 2x6 (es. per colonna i punteggi e per riga il tempo (basale e dopo tre mesi)), ma mi è venuto il dubbio che non si possa fare se i soggetti sono sempre gli stessi (non sono due gruppi diversi)..in aggiunta, essendoci stato il trattamento, i dati sono chiaramente dipendenti.

Posso comunque usare il chi quadro? o avete qualche alternativa da suggerirmi?

Grazie a tutti di cuore in anticipo!
Ciao

Risposte
Lo_zio_Tom
per risolvere il problema consiglio di applicare il test dei segni (o qualunque altro test non parametrico per dati appaiati)

Supponiamo infatti di avere la seguente fattispecie:



e supponiamo di avere il seguente sistema di ipotesi

${{: ( H_(0):theta>=0 ),( H_(1):theta<0) :}$

Per calcolare il p-value del test, non avendo voglia di usare un foglio elettronico, approssimo il risultato utilizzando il teorema del limite centrale, ottenendo facilmente

$P(B<=17)=P(z<(17,5-25)/sqrt(12,5))=P(z<-2,1213)=1,69%$

per cui il test è significativo. (il test è significativo al 5% mentre è molto significativo al 1%). Qui abbiamo un p-value di 1,69% quindi il test è decisamente significativo ed il farmaco è risultato efficace

cordialmente,

ciao

fischer03
Ciao,

grazie mille per la risposta molto esaustiva!
Quindi anche il test di Wilcoxon potrebbe andare bene?

Ciao e grazie

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