Czy coś występuje z różną częstością w różnych grupach? (chi-kwadrat, czułość, swoistość)

W skrócie

Obie kolumny dzielą osoby na grupy (od 2 do 12 poziomów każda); chodzi o sprawdzenie, czy rozkład jednej zależy od drugiej. Przy tabeli 2×2 Statable pokazuje też iloraz szans. Jeśli tabela przedstawia test względem standardu referencyjnego (na przykład badanie przesiewowe względem diagnozy) (reference standard), strona może odczytać ją jako dokładność diagnostyczną w części „Oblicz dokładność testu”.

Założenia

• Niezależne obserwacje, każda osoba w dokładnie jednej komórce.
• Liczebności oczekiwane: poniżej 5 w co najwyżej 20% komórek, żadna poniżej 1; Statable podaje także liczebności oczekiwane. Jeśli to nie jest spełnione, dla tabel 2×2 stosuje się dokładny test Fishera.
• Rzeczywiste liczebności, a nie procenty ani średnie.

Odczytywanie wyniku

Tabela porównuje liczebności obserwowane i oczekiwane. Test chi-kwadrat sprawdza, jak dobrze odchylenia pasują do założenia, że nie ma związku. V Craméra podaje siłę. Jeśli mniejszy bok tabeli ma 2 poziomy (np. 2×2, 2×4): od około ,10 mały, ,30 średni, ,50 duży; przy 3 poziomach ,07 / ,21 / ,35; przy 4 poziomach ,06 / ,17 / ,29 (Cohen, 1988).

Test a standard referencyjny (2×2)

• Wybierz kolumnę ze standardem referencyjnym (na przykład diagnozą) (reference standard) oraz dla każdej kolumny wartość, która liczy się jako dodatnia.
• Czułość: odsetek dodatnich przypadków, które test wykrywa. Swoistość: odsetek ujemnych przypadków, które test rozpoznaje jako ujemne. Dodatnia i ujemna wartość predykcyjna: odsetek tych z wynikiem dodatnim lub ujemnym, u których ten wynik jest prawidłowy. Ilorazy wiarygodności LR+ i LR− pokazują, jak silnie wynik przesuwa prawdopodobieństwo (LR+ od 10 oznacza silną zmianę, LR− poniżej 0,1 również).
• Wartości predykcyjne obowiązują tylko dla częstości dodatniego standardu referencyjnego (reference standard) w próbie; czułość i swoistość - nie. Jeśli test jest liczbą (punkty zamiast „oznaczony/nieoznaczony”), wynik „Czy grupy się różnią?” oferuje gotowe polecenie ROC dla PSPP.

Dla tabel o dwóch na dwie komórki można dodać miary ryzyka: ryzyko w każdej grupie, różnicę ryzyka, ryzyko względne i NNT (liczbę osób potrzebnych na jedną dodatkową korzyść lub szkodę). Ty wybierasz role, „Czy zdarzenie jest pożądane?” i projekt badania (badanie kliniczno-kontrolne: tylko iloraz szans); Statable nigdy nie zgaduje po cichu. Więcej w artykule „Miary ryzyka”.

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

Dla specjalistów

Proporcje z przedziałem Wilsona (jak w epiR::epi.tests, method = „wilson”), ilorazy wiarygodności z przedziałem logarytmicznym według Simela i in. (1991), iloraz szans z przedziałem Walda. Klasyfikacja ilorazów wiarygodności zgodnie z Jaeschkem i in. (1994).

Typowe przykłady

• Telefon w łóżku według płci: chi-kwadrat.
• Rekomendacja szkoły średniej według wykształcenia rodziców.
• Badanie przesiewowe dodatnie lub ujemne względem diagnozy: czułość i swoistość.