Pozitif ve negatif prediktif değer için istatistiksel test

Bir makale okuyordum ve PPV (Pozitif Tahmin Değeri) ile NPV (Negatif Tahmin Değeri) arasında bir karşılaştırma yapan bir tablo gördüm. Onlar için bir çeşit istatistiksel test yaptılar, bu tablonun bir taslağı:

PPV    NPV    p-value
65.9   100    < 0.00001
...

Her satır belirli bir beklenmedik durum tablosuna karşılık gelir.

Ne tür bir hipotez testi yaptılar? Teşekkürler!

Aşağıda gösterilene benzer bir çapraz sınıflandırma varsayalım (burada bir tarama aleti için)

tarama doğruluğu ve öngörücü gücün dört ölçüsünü tanımlayabiliriz:

• Duyarlılık (se), a / (a ​​+ c), yani ekranın hastalığın mevcut olduğu göz önüne alındığında olumlu bir sonuç sağlama olasılığı;
• Özgüllük (sp), d / (b + d), yani ekranın hastalığın olmadığı göz önüne alındığında negatif bir sonuç sağlama olasılığı;
• Pozitif prediktif değer (PPV), a / (a ​​+ b), yani doğru test sonuçları pozitif (pozitif olarak) teşhis edilen hastaların olasılığı;
• Negatif prediktif değer (NPV), d / (c + d), yani negatif test sonuçları olan ve doğru şekilde teşhis edilen (negatif olarak) hastaların olasılığı.

Her dört ölçüm, gözlemlenen verilerden hesaplanan basit oranlardır. Bu nedenle uygun bir istatistiksel test , çoğu istatistik paketinde veya birçok çevrimiçi hesaplayıcıda bulunması gereken bir binom (kesin) test olacaktır. Test edilen hipotez, gözlenen oranların 0.5'den önemli ölçüde farklı olup olmadığıdır. Bununla birlikte, ölçümün kesinliği hakkında bilgi verdiği için, tek bir anlamlılık testinden ziyade güven aralığı sağlamak için daha ilginç buldum. Her neyse, gösterdiğiniz sonuçları çoğaltmak için iki yönlü tablonuzun toplam marjlarını bilmeniz gerekir (yalnızca PPV ve NPV'yi% olarak verdiniz).

Örnek olarak, aşağıdaki verileri gözlemlediğimizi varsayalım (CAGE anketi alkol için bir tarama anketidir):

daha sonra R'de PPV aşağıdaki gibi hesaplanır:

> binom.test(99, 142)

    Exact binomial test

data:  99 and 142 
number of successes = 99, number of trials = 142, p-value = 2.958e-06
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5 
95 percent confidence interval:
 0.6145213 0.7714116 
sample estimates:
probability of success 
             0.6971831 

SAS kullanıyorsanız, Kullanım Notu 24170'a bakabilirsiniz: Hassasiyet, özgüllük, pozitif ve negatif tahmin değerleri, yanlış pozitif ve negatif olasılıklar ve olasılık oranlarını nasıl tahmin edebilirim? .

Güven aralıklarını hesaplamak için, gauss yaklaşımı, (1.96, veya ile % ), pratikte, özellikle oranlar oldukça küçük veya büyük olduğunda (genellikle burada durum böyle) kullanılır.$p \pm 1.96 \times \sqrt{p(1-p)/n}$$p=0.975$$1-\alpha/2$$\alpha=5$

Daha fazla referans için,

Newcombe, RG. Tek Oran için İki Taraflı Güven Aralıkları: Yedi Yöntemin Karşılaştırılması . Tıpta İstatistikler , 17, 857-872 (1998).

Bakınız

Kosinski, Andrzej S. Tanı testlerinin öngörücü değerlerinin karşılaştırılması için ağırlıklı bir genelleştirilmiş istatistik. Tıpta İstatistikler http://dx.doi.org/10.1002/sim.5587 çevrimiçi yayınlandı: 22 AĞUSTOS 2012