아빠가 들려주는 [통계] chi-square goodness of fit test 카이제곱 적합도 검정
2017년 2월 18일 토요일
2017년 2월 14일 화요일
아빠가 들려주는 [통계] non-inferiority test for sensitivity, specificity
아빠가 들려주는 [통계] non-inferiority test for sensitivity, specificity
진단 검사와 관련된 통계는 조금 희소한 편이죠.
실제 사용예는
Guidelines for human papillomavirus DNA test requirements for
primary cervical cancer screening in women of 30 years and older
primary cervical cancer screening in women of 30 years and older
라는 제목의 논문을 찾아 보시면 더 좋겠습니다.
이론적인 배경은 다음 기회에 ..
2017년 2월 13일 월요일
아빠가 들려주는 [통계] sample size for sensitivity, specificity
아빠가 들려주는 [통계] sample size for sensitivity, specificity
HOW TO USE
Old test has 70% of sensitivity and
80%of specificity. New test has 80% of sensitivity and 90%of
specificity.
If you want to show New test is
better than old test, how many samples do you need?
In this excel sheet shows you need
142 patients and 119 normal subjects.
But in usual situation, you donot
not who is patients or not. You know only prevalance.
Then this excel sheet can calculate
the next steps.
If you input 0.3 as prevalance, you
can get 2 potencial numbers such as 474 and 170, but 170 is not proper.
You finally get 474 as answer and
excel sheet show you "yes" as a tag for descision.
2014년 2월 19일... 이전에 만들어 두었던 엑셀 파일을 이제서야 올리네요.
그제 알게된 분께서 진단 관련 사업을 하신다길래 부랴부랴 찾았습니다.
우리나라에서 좋은 진단법들이 계속 나와서 세계 의학에도 기여하고,
우리나라 경제에도 도움되면 좋겠습니다.
화이팅.
아빠가 들려주는 [통계] sample size for kappa 2X2
아빠가 들려주는 [통계] sample size for kappa 2X2
kappa test의 샘플 수 계산.
유병율을 고려한 샘플 수 계산입니다.
2014년도 논문에 근거한 공식입니다.
Nomogram for sample size calculation on a straightforward basis
for the kappa statistic
Annals of Epidemiology 24 (2014) 673-680
kappa test의 샘플 수 계산.
유병율을 고려한 샘플 수 계산입니다.
2014년도 논문에 근거한 공식입니다.
Nomogram for sample size calculation on a straightforward basis
for the kappa statistic
Annals of Epidemiology 24 (2014) 673-680
아빠가 들려주는 [통계] 카파(Kappa 와 PABAK)
아빠가 들려주는 [통계] 카파(Kappa 와 PABAK)
카파(Kappa 와 PABAK) prevalence-adjusted and bias-adjusted kappa
0~0.2: Slight (약간 일치)
0.2~0.4: Fair (어느 정도 일치)
0.4~0.6: Moderate (적당한 정도로 일치)
0.6~0.8: Substantial (상당히 일치)
0.8~1: Almost perfect (거의 완벽히 일치)
1977년에 발표한 Landis and Koch의 해석
0.2~0.4: Fair (어느 정도 일치)
0.4~0.6: Moderate (적당한 정도로 일치)
0.6~0.8: Substantial (상당히 일치)
0.8~1: Almost perfect (거의 완벽히 일치)
1977년에 발표한 Landis and Koch의 해석
The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data
J. Richard Landis and Gary G. Koch
Biometrics
Vol. 33, No. 1 (Mar., 1977), pp. 159-174 (16 pages)
Published By: International Biometric Society
J. Richard Landis and Gary G. Koch
Biometrics
Vol. 33, No. 1 (Mar., 1977), pp. 159-174 (16 pages)
Published By: International Biometric Society
PABAK, prevalence-adjusted and bias-adjusted kappa
Bias, prevalence and kappa
T Byrt, J Bishop, JB Carlin - Journal of clinical epidemiology, 1993
T Byrt, J Bishop, JB Carlin - Journal of clinical epidemiology, 1993
2017년 2월 10일 금요일
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