哪些 R 包可用于相关和集群的二进制数据？答案

【问题标题】：What R packages are available for binary data that is both correlated and clustered?哪些 R 包可用于相关和集群的二进制数据？
【发布时间】：2011-01-12 06:13:14
【问题描述】：

我现在正在从事一个与我以前做过的任何事情都不同的项目。我有两个具有二元结果的测试，这些测试将应用于同一个样本，该样本来自一个聚集群体（即，一些受试者将来自同一个家庭）。我想比较阳性测试结果的比例，但聚类使 McNemar 的测试不合适，所以我一直在阅读替代方法。两条主要路线似乎是 1) Rao 和 Scott (1992)、Eliasziw 和 Donner (1991) 以及 Obuchowski (1998) 的聚类调整 McNemar 替代方案，以及 2) GEE。

您知道 R（或者，我想是 SAS）中 Rao-Obuchowski 谱系的任何实现吗？ GEE 很容易找到，但是您对任何特定的软件包有过积极或消极的体验吗？是否有其他方法可以分析我完全丢失的这些数据？

【问题讨论】：

在包 muStat - finzi.psych.upenn.edu/R/library/muStat/html/F2-SMN.pvalue.html 中有一个分层 McNemar/sign 测试的实现。然而。我不确定它是否符合您的需求。
谢谢大家的回答。它们看起来都不错 - 我会在可以说更多的时候回来报告。

标签： r statistics sas

【解决方案1】：

您总是可以只使用集群引导程序。跨家庭重新抽样，您认为这些家庭是独立的。也就是说，当您重新采样时，请让家人聚在一起。为每个样本计算 p2 - p1。大约 1000 次迭代后，计算上下 2.5% 的分位数。这将为您提供一个自举的 95% 置信区间。或者计算高于零的样本比例，或者无论您的假设是什么。除非族数很少，否则该过程应该具有很好的特性。

在 R 中手动执行此操作可能最简单，而不是依赖任何包。

【讨论】：

【解决方案2】：

查看survey 包：它旨在考虑由聚类采样引起的相关性。

【讨论】：

【解决方案3】：

您是否已经检查过 R 中的 CorrBin 包？
针对相关二进制数据的分析，有一篇 Szabo 的论文名为：Using the CorrBin package for nonparametric analysis of correlated binary data，包括 Rao-Scott、随机排序和基于 GEE 的测试的三个版本。

【讨论】：

【解决方案4】：

用于聚类二进制匹配对数据的 clust.bin.pair 包最近发布到 CRAN。

它包含 Eliasziw 和 Donner (1991) 和 Obuchowski (1998) 的实现，以及最近在同一家族 Durkalski (2003) 和 Yang (2010) 中的两个测试。

【讨论】：