Különböző gyakorisággal fordul elő valami a csoportokban? (khí-négyzet, szenzitivitás, specificitás)

Röviden

Mindkét oszlop csoportokba sorolja a személyeket (oszloponként 2-12 szint); azt vizsgáljuk, hogy az egyik eloszlása függ-e a másiktól. 2×2-es táblázatnál a Statable az esélyhányadost is megmutatja. Ha a táblázat egy referenciastandarddal (reference standard) szembeni próba (például szűrés a diagnózissal szemben), a lap a „A teszt pontosságának számítása” résznél diagnosztikai pontosságként (diagnostic accuracy) is tudja értelmezni.

Feltételek

• Független megfigyelések, minden személy pontosan egy cellában.
• Várható gyakoriságok: a cellák legfeljebb 20%-ában 5 alatt, egyikben sem 1 alatt; a Statable a várható gyakoriságokat is kiírja. Ha ez nem teljesül, 2×2-es táblázatnál a Fisher-féle egzakt próba érvényes.
• Valódi gyakoriságok, nem százalékok vagy átlagok.

Az eredmény értelmezése

A táblázat összehasonlítja a megfigyelt és a várható gyakoriságokat. A khí-négyzet-próba azt vizsgálja, mennyire illeszkednek az eltérések ahhoz a feltevéshez, hogy nincs összefüggés. A Cramér-féle V az erősséget adja meg. Ha a táblázat kisebbik oldala 2 szintű (pl. 2×2, 2×4): kb. ,10-től kicsi, ,30-tól közepes, ,50-től nagy; 3 szintnél ,07 / ,21 / ,35; 4 szintnél ,06 / ,17 / ,29 (Cohen, 1988).

Próba referenciastandarddal szemben (2×2)

• Válaszd ki a referenciastandardot (reference standard) tartalmazó oszlopot (például a diagnózist), és oszloponként azt az értéket, amely pozitívnak számít.
• Szenzitivitás: a pozitívok azon hányada, amelyet a teszt felismer. Specificitás: a negatívok azon hányada, amelyet negatívként ismer fel. Pozitív és negatív prediktív érték: a pozitívan, illetve negatívan tesztelteknek az a hányada, akiknél ez helyes. Az LR+ és LR− likelihood-arányok megmutatják, mennyire tolja el egy eredmény a valószínűséget (az LR+ 10-től erős, az LR− 0,1 alatt erős).
• A prediktív értékek csak a pozitív referencia mintabeli prevalenciájára érvényesek; a szenzitivitás és a specificitás nem. Ha a teszt egy szám (pontok „feltűnő/nem feltűnő” helyett), az „Eltérnek a csoportok?” eredménye kész ROC-parancsot kínál a PSPP-hez.

Kétszer kétcellás táblákhoz kockázati mérőszámok adhatók: a kockázat csoportonként, a kockázatkülönbség, a relatív kockázat és az NNT (egy további előnyhöz vagy kárhoz szükséges személyek száma). Te választod ki a szerepeket, a „Kívánatos az esemény?” kérdésre a választ és a vizsgálati tervet (eset-kontroll vizsgálat: csak az esélyhányados); a Statable sosem találgat csendben. Bővebben a „Kockázati mérőszámok” cikkben.

χ²(1, N = 150) = 86,08, p < ,001, V = ,76; szenzitivitás = ,90, 95%-os KI [,79; ,96]; specificitás = ,88, 95%-os KI [,80; ,93]; LR+ = 7,50, 95%-os KI [4,38; 12,85]

Szakembereknek

Arányok a Wilson-intervallummal (mint az epiR::epi.tests, method = "wilson"), a likelihood-arányok log-intervallummal Simel et al. (1991) szerint, az esélyhányados Wald-intervallummal. A likelihood-arányok besorolása Jaeschke et al. (1994) szerint történik.

Tipikus példák

• Telefon az ágyban nemek szerint: khí-négyzet-próba.
• Ajánlás a középfokú iskolára a szülők iskolai végzettsége szerint.
• Szűrés pozitív vagy negatív a diagnózissal szemben: szenzitivitás és specificitás.