Je travaille sur un projet qui est plutôt différent de tout ce que j'ai fait auparavant. J'ai deux tests avec des résultats binaires qui seront administrés au même échantillon, qui est tiré d'une population groupée (c'est-à-dire que certains sujets seront issus de la même famille). J'aimerais comparer les proportions de résultats de tests positifs, mais le regroupement rend le test de McNemar inapproprié, alors j'ai lu des approches alternatives. Les deux voies principales semblent être 1) les alternatives de McNemar adaptées aux clusters par Rao et Scott (1992), Eliasziw et Donner (1991) et Obuchowski (1998), et 2) GEE. Connaissez-vous des implémentations de la lignée Rao-Obuchowski dans R (ou, je suppose, SAS)? GEE est facile à trouver, mais avez-vous eu une expérience positive ou négative avec des paquets particuliers? Y a-t-il un autre moyen d'analyser ces données qui me manque complètement?Quels paquets R sont disponibles pour les données binaires à la fois corrélées et en cluster?
Merci d'avance pour votre aide - faites-moi savoir si des éclaircissements sont nécessaires.
Il existe une implémentation du test stratifié McNemar/signe dans le paquet muStat - http://finzi.psych.upenn.edu/R/library/muStat/html/F2-SMN.pvalue.html. Cependant. Je ne suis pas sûr que cela corresponde à vos besoins. –
Merci pour les réponses, tout le monde. Ils ont tous l'air bien - je rapporterai quand je peux dire plus. –