Чи трапляється щось у різних групах з різною частотою? (хі-квадрат, чутливість, специфічність)

Коротко

Обидва стовпці ділять осіб на групи (від 2 до 12 рівнів кожен); мета - перевірити, чи залежить розподіл одного від іншого. Для таблиці 2×2 Statable також показує відношення шансів. Якщо таблиця - це тест порівняно з еталонним стандартом (reference standard) (наприклад, скринінг порівняно з діагнозом), сторінка може прочитати її як діагностичну точність у розділі «Обчислити точність тесту».

Умови

• Незалежні спостереження, кожна особа - рівно в одній клітинці.
• Очікувані частоти (expected count): менше 5 щонайбільше у 20% клітинок, жодна не менша за 1; Statable показує й очікувані частоти. Якщо це порушено, для таблиць 2×2 застосовують точний критерій Фішера.
• Справжні кількості, а не відсотки чи середні.

Як читати результат

Таблиця порівнює спостережувані й очікувані частоти (expected count). Критерій хі-квадрат перевіряє, наскільки добре відхилення узгоджуються з припущенням, що зв’язку немає. V Крамера показує силу. Якщо менша сторона таблиці має 2 рівні (напр., 2×2, 2×4): приблизно від ,10 малий, ,30 середній, ,50 великий; за 3 рівнів ,07 / ,21 / ,35; за 4 рівнів ,06 / ,17 / ,29 (Cohen, 1988).

Тест проти еталонного стандарту (2×2)

• Виберіть стовпець з еталонним стандартом (reference standard) (наприклад, діагнозом) і для кожного стовпця - значення, яке вважається позитивним.
• Чутливість: частка позитивних випадків, які виявляє тест. Специфічність: частка негативних випадків, які він розпізнає як негативні. Позитивна й негативна прогностична цінність: частка тих, хто отримав позитивний або негативний результат, для кого він правильний. Співвідношення правдоподібності LR+ і LR− показують, наскільки сильно результат змінює ймовірність (LR+ від 10 - сильне, LR− нижче 0,1 - сильне).
• Прогностичні цінності діють лише за частоти позитивного еталона у вибірці; чутливість і специфічність - ні. Якщо тест - число (бали замість «позначено / не позначено»), результат у «Чи відрізняються групи?» показує готову команду ROC для PSPP.

Для таблиць із двома на дві комірки можна додати показники ризику: ризик у кожній групі, різницю ризиків, відносний ризик і NNT (кількість осіб, потрібних для однієї додаткової користі чи шкоди). Ви самі обираєте ролі, відповідь на «Чи є подія бажаною?» і дизайн дослідження (дослідження «випадок-контроль»: лише відношення шансів); Statable ніколи не вгадує мовчки. Докладніше в статті «Показники ризику».

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

Для фахівців

Частки з інтервалом Wilson (як epiR::epi.tests, method = «wilson»), співвідношення правдоподібності з логарифмічним інтервалом за Simel et al. (1991), відношення шансів з інтервалом Wald. Класифікація відношень правдоподібності відповідає Jaeschke et al. (1994).

Типові приклади

• Телефон у ліжку за статтю: хі-квадрат.
• Рекомендація щодо середньої школи залежно від освіти батьків.
• Скринінг позитивний або негативний порівняно з діагнозом: чутливість і специфічність.