library(pwr) pwr.t.test(d = {effektert}, sig.nivå = {alfa}, effekt = {effekt}, type = "to.eksempel")Bruksanvisning
Når den skal brukes. Bestem minimumsutvalgsstørrelsen før du starter en studie, gitt din målstyrke og forventede effektstørrelse.
Antagelser. Du har en planlagt alfa (vanligvis 0.05), målstyrke (vanligvis 0.80) og et estimat av effektstørrelsen fra pilotdata eller litteratur.
Vanlige feil. Ikke beregn potens etter datainnsamling for å rettferdiggjøre et ikke-signifikant resultat (post-hoc-potens er lite informativt).
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Cohen J. Statistisk styrkeanalyse for atferdsvitenskapene. 2. utg. 1988.
Forventet: 2 kolonner: Gruppe 1-verdier | Gruppe 2-verdier
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: 2 kolonner: Gruppe 1-verdier | Gruppe 2-verdier
g1 <- c({g1}) g2 <- c({g2}) t.test(g1, g2, var.equal = {eqvar})Bruksanvisning
Når den skal brukes. Sammenlign gjennomsnittene av to uavhengige grupper på et kontinuerlig utfall.
Antagelser. Observasjoners uavhengighet; tilnærmet normalfordeling i hver gruppe; like varianser (eller bruk Welch-korreksjon).
Vanlige feil. Ikke bruk for parede/matchede data: bruk i stedet den parede t-testen. Sjekk normaliteten først for små utvalg.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Student. Den sannsynlige feilen til et gjennomsnitt. Biometrika. 1908;6(1):1-25.
- Welch BL. Generaliseringen av Studentproblemet. Biometrika. 1947;34:28–35.
Expected: 2 columns: Before / Condition A | After / Condition B
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Before / Condition A | After / Condition B
pre <- c({pre}) post <- c({post}) t.test(pre, post, paret = TRUE)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Sammenlign to målinger tatt på de samme forsøkspersonene (før/etter, matchede par).
Forutsetninger. Forskjellene mellom parene er omtrent normalfordelt.
Vanlige feil. Kun gyldig når parene virkelig samsvarer; ikke bruk for to uavhengige utvalg.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Student. Den sannsynlige feilen til et gjennomsnitt. Biometrika. 1908;6(1):1-25.
{p_r} # z: 2 * pnorm(-abs(z)) t: 2 * pt(-abs(t), df) # kji-kvadrat: pchisq(x, df, nedre.hale = USANN) F: pf(x, df1, df2, nedre.hale = USANN)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Konverter en teststatistikk (z, t, χ² eller F) til en p-verdi under nullhypotesen.
Antagelser. Du har allerede en korrekt beregnet statistikk og de riktige frihetsgradene.
Vanlige feil. En p-verdi er ikke sannsynligheten for at nullverdien er sann, og heller ikke størrelsen på en effekt.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Wasserstein RL, Lazar NA. ASA-uttalelsen om p-verdier. Am Stat. 2016;70:129–133.
Expected format: Observed counts (rows on new lines, comma-separated)
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Observed counts (rows on new lines, comma-separated)
tbl <- matrix(c({obs_flat}), nrow = {nrows}, byrow = TRUE) chisq.test(tbl)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Test om to kategoriske variabler er assosiert ved hjelp av en betinget tabell over antall.
Forutsetninger. Forventet antall i hver celle bør være minst 5. Observasjoner uavhengige.
Vanlige feil. Hvis forventede antall er under 5 (små utvalg), bruk Fishers eksakte test i stedet.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Pearson K. Om kriteriet om at et gitt system av avvik ... Philos Mag. 1900;50:157-175.
Expected format: Sample values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Sample values
x <- c({data}) t.test(x, konf.nivå = {konf})$konf.intBruksanvisning
Når den skal brukes. Estimer det plausible intervallet for et populasjonsgjennomsnitt fra et utvalg.
Antagelser. Utvalget er tilfeldig; for små n er den underliggende fordelingen tilnærmet normal.
Vanlige feil. Et 95 % KI betyr ikke at det er 95 % sannsynlighet for at den sanne verdien ligger i dette ene intervallet.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Neyman J. Oversikt over en teori for statistisk estimering. Philos Trans R Soc A. 1937;236:333-380.
Forventet: 2 kolonner: Gruppe 1-verdier | Gruppe 2-verdier
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: 2 kolonner: Gruppe 1-verdier | Gruppe 2-verdier
g1 <- c({g1}) g2 <- c({g2}) library(effsize) cohen.d(g1, g2) cohen.d(g1, g2, hedges.correction = TRUE) # Hedges' gBruksanvisning
Når den skal brukes. Kvantifiser den standardiserte størrelsen på forskjellen mellom to grupper.
Antagelser. Kontinuerlige data; samlet standardavvik er meningsfullt (lignende varianser).
Vanlige feil. Effektstørrelse måler størrelse, ikke statistisk signifikans eller klinisk betydning.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Cohen J. Statistisk styrkeanalyse for atferdsvitenskapene. 1988.
Expected: one row per record, Label: v1, v2 …
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: one row per record, Label: v1, v2 …
df <- stack(list({anova_groups})) summary(aov(verdier ~ ind, data = df))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Sammenlign gjennomsnitt på tvers av tre eller flere uavhengige grupper samtidig.
Antagelser. Uavhengighet; normalitet innen grupper; varianshomogenitet.
Vanlige feil. Do not run multiple pairwise t-tests instead: it inflates the Type I error rate.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Fisher RA. Statistiske metoder for forskere. 1925.
Expected: 2 columns: Variable X | Variable Y
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Variable X | Variable Y
x <- c({x}) y <- c({y}) cor.test(x, y, metode = "{metode}"{spearman_exact})Bruksanvisning
Når den skal brukes. Mål styrken og retningen til en lineær (Pearson) eller monoton (Spearman) sammenheng mellom to variabler.
Antagelser. Pearson: linearitet, normalitet, ingen store uteliggere. Spearman: kun monoton sammenheng.
Vanlige feil. Korrelasjon impliserer ikke årsakssammenheng. Undersøk spredningsplottet for ikke-linearitet.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Pearson K. Merknad om regresjon og arv. Proc R Soc Lond. 1895;58:240–242.
- Spearman C. Bevis og måling av assosiasjon. Am J Psychol. 1904;15:72-101.
tp <- {tp}; fp <- {fp}; fn <- {fn}; tn <- {tn} sens <- tp/(tp+fn); spec <- tn/(tn+fp) c(sensitivitet = sens, spesifisitet = spec)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Evaluer diagnostisk testytelse fra et 2×2 testresultat kontra faktisk sykdomsstatus.
Antagelser. En gyldig referansestandard (gullstandard) klassifiserer den faktiske sykdomsstatusen.
Vanlige feil. PPV and NPV depend heavily on disease prevalence: report it.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Altman DG, Bland JM. Diagnostiske tester 1: sensitivitet og spesifisitet. BMJ. 1994;308:1552.
Expected format: Score, Label: one per line (1=positive, 0=negative)
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Score, Label: one per line (1=positive, 0=negative)
library(pROC) scores <- c({roc_scores}) labels <- c({roc_labels}) roc(labels, scores, direction = "{roc_dir}") # {roc_dir_note}Bruksanvisning
Når den skal brukes. Evaluer den diskriminerende evnen til en kontinuerlig test eller poengsum.
Antagelser. Binært sant utfall (0/1); kontinuerlig prediktor eller poengsum.
Vanlige feil. AUC nær 0.5 betyr ingen diskriminering; ikke overtolk en enkelt terskel.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Hanley JA, McNeil BJ. Betydningen og bruken av arealet under en ROC-kurve. Radiology. 1982;143:29-36.
tbl <- matrix(c({a},{b},{c},{d}), nrow = 2, byrow = TRUE) fisher.test(tbl) # eller epitools::oddsratio(tbl)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Kvantifiser assosiasjon i en 2×2-tabell; ELLER for kasus-kontroll, RR for kohortdesign.
Antagelser. Antallene er uavhengige; cellene er ikke null (ellers, bruk kontinuitetskorreksjon).
Vanlige feil. Ikke tolk OR som RR når utfallet er vanlig (>10 %).
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Woolf B. Om å estimere forholdet mellom blodgruppe og sykdom. Ann Hum Genet. 1955;19:251–253.
cer <- {cer}; eer <- {eer} arr <- cer - eer # > 0 nytte, < 0 skade hvis (arr > 0) c(ARR = arr, NNT_nytte = tak(runde(1/arr, 6))) ellers c(ARR = arr, NNH_skade = tak(runde(1/(eer - cer), 6)))Bruksanvisning
Når det skal brukes. Uttrykk behandlingsnytten som antall pasienter som må behandles for å forhindre én hendelse.
Forutsetninger. Hendelsesrater er fra sammenlignbare grupper over en definert tidshorisont.
Vanlige feil. Rapporter alltid tidshorisonten; NNT er meningsløst uten den.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS. En vurdering av klinisk nyttige tiltak. N Engl J Med. 1988;318:1728–1733.
Expected: one row per record, TP, FP, FN, TN
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: one row per record, TP, FP, FN, TN
library(mada) dat <- read.csv(text = "TP,FP,FN,TN {dm_csv}") madad(dat); reitsma(dat)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Samle diagnostisk nøyaktighet (sensitivitet og spesifisitet) på tvers av studier med en modell med tilfeldige effekter.
Antagelser. Hver studie rapporterer et 2×2-forhold mellom testresultat og referansestandard.
Vanlige feil. Ved å slå sammen sensitivitet og spesifisitet separat ignoreres korrelasjonen deres; en bivariat/HSROC-modell foretrekkes når det er mulig.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Reitsma JB, et al. Bivariat analyse av sensitivitet og spesifisitet. J Clin Epidemiol. 2005;58:982-990.
Expected format: Subjects: one per line, counts of raters per category
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Subjects: one per line, counts of raters per category
library(irr) # rader = emner, kolonner = kategorier (antall vurderere) kappam.fleiss(vurderinger)
Bruksanvisning
Når den skal brukes. Mål samsvar mellom tre eller flere vurderere som klassifiserer forsøkspersoner i kategorier (Fleiss' kappa).
Forutsetninger. Hvert emne vurderes av samme antall vurderere; kategoriene utelukker hverandre.
Vanlige feil. Kappa er prevalenssensitiv; rapporter kategorifrekvenser ved siden av den.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Fleiss JL. Måling av nominell skala-samsvar blant mange vurderere. Psychol Bull. 1971;76:378-382.
Expected: 2 columns: Method 1 measurements | Method 2 measurements
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Method 1 measurements | Method 2 measurements
m1 <- c({m1}) m2 <- c({m2}) d <- m1 - m2 c(bias = gjennomsnitt(d), nedre = gjennomsnitt(d)-1.96*sd(d), øvre = gjennomsnitt(d)+1.96*sd(d)) kor.test(m1, m2) koeffisienten(lm(m2 ~ m1)) # ordinær minste kvadraters linjeBruksanvisning
Når den skal brukes. Sammenlign to målemetoder ved hjelp av skjevhet, 95 % samsvarsgrenser, korrelasjon og ordinær minste kvadraters metode.
Antagelser. Parvise målinger av samme mengde ved begge metodene.
Vanlige feil. Do not judge agreement by correlation alone: report the limits of agreement.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Bland JM, Altman DG. Statistiske metoder for å vurdere samsvar mellom to metoder. Lancet. 1986;1:307–310.
Expected: 2 columns: X values | Y values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: X values | Y values
x <- c({x}) y <- c({y}) sammendrag(lm(y ~ x))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Modeller og forutsi et kontinuerlig utfall fra en enkelt kontinuerlig prediktor.
Antagelser. Linearitet, uavhengighet, konstant varians (homoscedastisitet), normale residualer.
Vanlige feil. Ikke ekstrapoler prediksjoner utover det observerte området av x.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Galton F. Regresjon mot middelmådighet i arvelig vekst. J Anthropol Inst. 1886;15:246-263.
Expected: one row per record, y, x1, x2, …
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: one row per record, y, x1, x2, …
df <- read.csv(text = "y,x1,x2 {mlr_csv}") summary(lm(y ~ ., data = df))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Modeller et kontinuerlig utfall fra flere prediktorer samtidig; les hver koeffisient som den justerte effekten.
Antagelser. Linearitet, uavhengige feil, konstant varians, normale residualer, ingen alvorlig multikollinearitet.
Vanlige feil. Unngå å tilpasse flere prediktorer enn utvalget kan støtte; sjekk variansinflasjonsfaktorer.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Draper NR, Smith H. Anvendt regresjonsanalyse. 3. utg. 1998.
Forventet: én rad per post, y(0/1), x1, x2, …
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: én rad per post, y(0/1), x1, x2, …
df <- read.csv(text = "y,x1 {logit_csv}") m <- glm(y ~ ., data = df, family = binomial) summary(m); exp(cbind(OR = koeffisient(m), confint(m)))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Modeller et binært utfall og få justerte oddsforhold for hver prediktor.
Antagelser. Utfallet er binært; log-odds er lineære i prediktorene; observasjoner uavhengige.
Vanlige feil. Tommelfingerregel: minst ~10 hendelser per prediktor for å unngå ustabile estimater.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Hosmer DW, Lemeshow S, Sturdivant RX. Anvendt logistisk regresjon. 3. utg. 2013.
Forventet: én rad per post, antall, x1, x2, …
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: én rad per post, antall, x1, x2, …
df <- read.csv(text = "antall,x1 {pois_csv}") m <- glm(antall ~ ., data = df, familie = poisson) summary(m); exp(koeffisienten(m))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Modellen teller utfall og finner rateforhold for hver prediktor.
Antagelser. Antallene følger en Poisson-fordeling; gjennomsnitt er lik varians (sjekk for overdispersjon).
Vanlige feil. Hvis variansen langt overstiger gjennomsnittet, bruk negativ binomial eller en kvasi-Poisson-modell.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Cameron AC, Trivedi PK. Regresjonsanalyse av telledata. 2. utg. 2013.
Forventet: 2 kolonner: Gruppe 1-verdier | Gruppe 2-verdier
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: 2 kolonner: Gruppe 1-verdier | Gruppe 2-verdier
g1 <- c({g1}) g2 <- c({g2}) wilcox.test(g1, g2)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Ikke-parametrisk sammenligning av to uavhengige grupper når normaliteten er tvilsom.
Antagelser. Uavhengige observasjoner; ordinære eller kontinuerlige data.
Vanlige feil. Den sammenligner rangfordelinger, ikke betyr: beskrive resultater som et skifte i fordelingen.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Mann HB, Whitney DR. En test av om én av to tilfeldige variabler er stokastisk større. Ann Math Stat. 1947;18:50-60.
Expected: 2 columns: Before values | After values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Before values | After values
pre <- c({pre}) post <- c({post}) wilcox.test(pre, post, paret = TRUE)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Ikke-parametrisk paret test for samsvarende data når forskjellene ikke er normale.
Antagelser. Forskjellene er symmetriske rundt medianen; paret design.
Vanlige feil. Null forskjeller blir droppet; uavgjort reduserer makt.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Wilcoxon F. Individuelle sammenligninger ved hjelp av rangeringsmetoder. Biometrics Bull. 1945;1:80–83.
Expected: one row per record, Label: v1, v2 …
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: one row per record, Label: v1, v2 …
df <- stack(list({anova_groups})) kruskal.test(verdier ~ ind, data = df)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Ikke-parametrisk sammenligning på tvers av tre eller flere grupper.
Antagelser. Uavhengige grupper; ordinale eller kontinuerlige data; fordelinger med lignende form.
Vanlige feil. A significant H tells you groups differ, not which ones: follow with Dunn’s test.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Kruskal WH, Wallis WA. Bruk av rangeringer i variansanalyse basert på ett kriterium. J Am Stat Assoc. 1952;47:583-621.
tbl <- matrix(c({a},{b},{c},{d}), nrow = 2, byrow = TRUE) fisher.test(tbl)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Nøyaktig assosiasjonstest i en 2×2-tabell, ideell for små utvalg.
Antagelser. Faste marginale totaler; uavhengige observasjoner.
Vanlige feil. For store utvalg er kji-kvadrat-testen beregningsmessig enklere og likeverdig.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Fisher RA. Logikken bak induktiv inferens. JR Stat Soc. 1935;98:39–82.
Expected: one row per record, time, event(1=event,0=censored)[, group]
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: one row per record, time, event(1=event,0=censored)[, group]
library(survival) df <- read.csv(text = "tid,hendelse,gruppe {km_csv}") fit <- survfit(Overlevelse(tid, hendelse) ~ gruppe, data = df) summary(fit); survdiff(Overlevelse(tid, hendelse) ~ gruppe, data = df)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Estimer sannsynligheten for overlevelse over tid fra sensurerte tid-til-hendelse-data, og sammenlign grupper med log-rank-testen.
Antagelser. Sensurering er ikke informativ; overlevelsestider måles fra en felles opprinnelse.
Vanlige feil. Do not treat censored subjects as event-free at the end: the method already accounts for them.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Kaplan EL, Meier P. Ikke-parametrisk estimering fra ufullstendige observasjoner. J Am Stat Assoc. 1958;53:457-481.
Expected: one row per record, time, event(1/0), x1, x2, …
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: one row per record, time, event(1/0), x1, x2, …
bibliotek(overlevelse) df <- les.csv(tekst = "tid,hendelse,x1 {cox_csv}") sammendrag(coxph(Overlevelse(tid, hendelse) ~ ., data = df))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Estimer fareforhold for kovariater på utfall fra tid til hendelse uten å spesifisere grunnlinjefaren.
Antagelser. Proporsjonale farer (kovariate effekter konstante over tid); ikke-informativ sensurering.
Vanlige feil. Test antagelsen om proporsjonale farer (f.eks. Schoenfeld-residualer) før du stoler på HR-ene.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Cox DR. Regresjonsmodeller og livsløpstabeller. JR Stat Soc B. 1972;34:187-220.
Forventet format: Studier: Etikett, Effekt, Nedre KI, Øvre KI (én per linje)
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet format: Studier: Etikett, Effekt, Nedre KI, Øvre KI (én per linje)
library(meta) studlab <- c({meta_studlab}) TE <- c({meta_te}) lower <- c({meta_lower}) upper <- c({meta_upper}) seTE <- (upper - lower) / (2 * 1.96) # SE fra 95 % KI, slik kalkulatoren gjør m <- metagen(TE, seTE, studlab = studlab, sm = "SMD", common = {meta_common}, random = {meta_random}, method.tau = "DL") summary(m) # samlet effekt, Cochran's Q, I2, tau2Bruksanvisning
Når den skal brukes. Samle effektstørrelser på tvers av studier og kvantifiser heterogenitet (I-kvadrat).
Antagelser. Studiene er klinisk og metodisk sammenlignbare nok til å kunne kombineres.
Vanlige feil. Høy I-kvadrat (>75 %) signaliserer betydelig heterogenitet: tolk det samlede estimatet med forsiktighet.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- DerSimonian R, Laird N. Metaanalyse i kliniske studier. Kontrollkliniske studier. 1986;7:177–188.
Forventet: én rad per post, etikett, effekt, standardfeil
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: én rad per post, etikett, effekt, standardfeil
library(meta) studlab <- c({funnel_studlab}) TE <- c({funnel_te}) seTE <- c({funnel_se}) m <- metagen(TE, seTE, studlab = studlab, common = TRUE, random = FALSE) summary(m) # samlet estimat med fast effekt og 95 % KI, ettersom kalkulatoren rapporterer funnel(m) metabias(m, method.bias = "linreg", k.min = 3) # Eggers regresjonstest: skjæringspunkt, t, pBruksanvisning
Når den skal brukes. Oppdag asymmetri i traktplott (en markør for mulig publikasjonsskjevhet) via Eggers regresjonstest.
Antagelser. Minst ~10 studier for en Egger-test med god statistisk styrke; effektstørrelser og standardfeil per studie.
Vanlige feil. Asymmetri kan også gjenspeile ekte heterogenitet eller effekter fra små studier, ikke bare skjevhet.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Egger M, Davey Smith G, Schneider M, Minder C. Skjevhet i metaanalyse oppdaget med en enkel, grafisk test. BMJ. 1997;315:629-634.
bibliotek(PRISMA2020) # forsyningstellinger til PRISMA_flowdiagram()
Bruksanvisning
Når den skal brukes. Lag antall poster for et flytdiagram for PRISMA 2020-studieutvalg og sjekk de aritmetiske saldoene.
Antagelser. Antall data kommer fra screeningloggen din på hvert trinn.
Vanlige feil. Tall må stemme overens: screenet minus ekskludert skal være lik fulltekst vurdert.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Page MJ, et al. PRISMA 2020-uttalelsen. BMJ. 2021;372:n71.
# GRADE er en strukturert vurdering, ikke en beregning. # Start: RCT = Høy (4), Observasjonell = Lav (2). # Nedgradering (-1/-2) for risiko for skjevhet, inkonsekvens, # indirektehet, upresisjon, publikasjonsskjevhet. # Oppgradering (+1/+2) for stor effekt, dose-respons.
Bruksanvisning
Når den skal brukes. Vurder sikkerheten til et bevismateriale (Høy / Moderat / Lav / Svært lav) ved hjelp av GRADE-rammeverket.
Forutsetninger. Du har vurdert hvert GRADE-domene for resultatet av interesse.
Vanlige feil. Karaktersikkerhet per utfall, ikke per studie; oppgraderinger gjelder vanligvis bare observasjonsbevis.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Guyatt GH, et al. GRADE: en fremvoksende konsensus om vurdering av evidenskvalitet. BMJ. 2008;336:924-926.
Expected format: Agreement matrix: rows on new lines, comma-separated
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Agreement matrix: rows on new lines, comma-separated
library(irr) tbl <- matrix(c({mat_flat}), nrow = {nrows}, byrow = TRUE) r1 <- rep(row(tbl), tbl); r2 <- rep(col(tbl), tbl) # ett par med vurderinger per element kappa2(cbind(r1, r2))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Mål kategorisk samsvar mellom vurderere utover det som forventes ved tilfeldigheter.
Forutsetninger. To vurderere; samme kategorier; uavhengige vurderinger.
Vanlige feil. Kappa is sensitive to prevalence: high agreement can yield low kappa.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Cohen J. En samsvarskoeffisient for nominelle skalaer. Educ Psychol Meas. 1960;20:37–46.
Expected format: Raters (one per line): RaterName: v1, v2 …
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Raters (one per line): RaterName: v1, v2 …
library(irr) ratings <- {icc_ratings} # rader = subjekter, kolonner = vurderere icc(ratings, modell = "oneway", enhet = "single")Bruksanvisning
Når den skal brukes. Kvantifiser påliteligheten til kontinuerlige målinger på tvers av flere vurderere.
Forutsetninger. Kontinuerlige vurderinger; konsistent vurdering på tvers av forsøkspersonene.
Vanlige feil. Specify the ICC form (1,1 / 2,1 / 3,1): they are not interchangeable.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Shrout PE, Fleiss JL. Korrelasjoner innen klasse. Psychol Bull. 1979;86:420–428.
Expected format: Respondents × items: one per line, items comma-separated
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Respondents × items: one per line, items comma-separated
library(psych) # rader = respondenter, kolonner = elementer alpha(data_matrix)
Bruksanvisning
Når den skal brukes. Vurder den interne konsistensen (påliteligheten) til en skala med flere elementer.
Antagelser. Elementer måler ett enkelt underliggende konstrukt; intervallnivåpoengsum.
Vanlige feil. Alpha increases with more items: do not over-interpret high values on long scales.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Cronbach LJ. Koeffisient alfa og den interne strukturen til tester. Psychometrika. 1951;16:297-334.
te <- {te}; bias <- {bias}; cv <- {cv} sigma <- (te - abs(bias))/cv sigmaBruksanvisning
Når den skal brukes. Beregn sigmametrikken for en laboratorieanalyse og velg passende kvalitetskontrollregler.
Antagelser. TEa, skjevhet og CV er i samme prosentenheter.
Vanlige feil. Sigma under 3 krever intensiv flerregel-QC; ikke kjør med enkeltregler.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Westgard JO. Grunnleggende QC-praksis. 4. utg. 2016.
Expected: 2 columns: Method 1 values | Method 2 values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Method 1 values | Method 2 values
m1 <- c({m1}) m2 <- c({m2}) d <- m1 - m2 c(bias = gjennomsnitt(d), nedre = gjennomsnitt(d)-1.96*sd(d), øvre = gjennomsnitt(d)+1.96*sd(d))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Vurder samsvar mellom to målemetoder via gjennomsnittsskjevhet og samsvarsgrenser.
Antagelser. Forskjellene er tilnærmet normale og konstante over hele måleområdet.
Vanlige feil. Bruk aldri korrelasjonskoeffisienten til å vurdere metodesamsvar.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Bland JM, Altman DG. Statistiske metoder for å vurdere samsvar. Lancet. 1986;1:307–310.
Expected: 2 columns: Method 1 values | Method 2 values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Method 1 values | Method 2 values
bibliotek(mcr) m1 <- c({m1}) m2 <- c({m2}) mcreg(m1, m2, metode.reg = "PaBa")Bruksanvisning
Når den skal brukes. Ikke-parametrisk metodesammenligning er robust overfor uteliggere og målefeil i begge metodene.
Antagelser. Kontinuerlige parvise målinger; ingen antagelse om feilfordeling.
Vanlige feil. Trenger et rimelig måleområde for å estimere stigningstallene pålitelig.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Passing H, Bablok W. En ny biometrisk prosedyre for testing av likhet i målinger. J Clin Chem Clin Biochem. 1983;21:709-720.
events <- {events}; pt <- {pt} poisson.test(events, pt) # eksakt KI per enhet person-tid poisson.test(events, pt)$conf.int * {mult_n} # 95 % KI per {mult_n}Bruksanvisning
Når den skal brukes. Beregn andelen nye hendelser per enhet person-tid i faresonen.
Forutsetninger. Persontid akkumuleres korrekt; hendelser er uavhengige.
Vanlige feil. Ikke forveksle forekomst (nye tilfeller over tid) med prevalens (eksisterende tilfeller).
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Moderne epidemiologi. 3. utg. 2008.
tilfeller <- {tilfeller}; pop <- {pop} prop.test(tilfeller, pop)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Estimer andelen av en populasjon med en tilstand på et tidspunkt eller i en periode.
Forutsetninger. Tilfeller og populasjon måles over samme vindu.
Vanlige feil. Prevalence reflects both incidence and duration, not the rate of new cases.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Moderne epidemiologi. 3. utg. 2008.
a <- {a}; b <- {b}; c <- {c}; d <- {d} Re <- a/(a+b); Ru <- c/(c+d) c(AR = Re-Ru, ARP = (Re-Ru)/Re, RR = Re/Ru)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Kvantifiser den overskytende risikoen som kan tilskrives en eksponering (tilskrivbar risiko, tilskrivbar andel, populasjons AR).
Antagelser. En årsakssammenheng krever at sammenhengen mellom eksponering og utfall er uforvirret.
Vanlige feil. Attributable fractions assume causality: do not apply to purely associational data.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Moderne epidemiologi. 3. utg. 2008.
ea <- {ea}; na <- {na}; ec <- {ec}; nc <- {nc} fp <- function(x1, x0) fisher.test(matrix(c(x1, na - x1, x0, nc - x0), 2, byrow = TRUE))$p.value p0 <- fp(ea, ec); x1 <- ea; x0 <- ec; fi <- 0 if (p0 < 0.05) mens (fp(x1, x0) < 0.05) { if (ea <= ec) x1 <- x1 + 1 else x0 <- x0 + 1; fi <- fi + 1 } c(fisher_p = p0, fragility_index = if (p0 < 0.05) fi annet NA)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Vurder hvor robust et statistisk signifikant RCT-resultat er.
Antagelser. Binært utfall 2×2 fra en randomisert studie.
Vanlige feil. En lav sårbarhetsindeks ugyldiggjør ikke i seg selv en studie.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Walsh M, et al. Den statistiske signifikansen av resultater fra randomiserte kontrollerte studier er ofte skjør. J Clin Epidemiol. 2014;67:622-628.
Expected format: Values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Values
x <- c({data}) shapiro.test(x)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Vurder om dataene sannsynlig kommer fra en normalfordeling før du velger en parametrisk test.
Antagelser. Kontinuerlige data; n mellom 3 og 5000 for Shapiro-Wilk.
Vanlige feil. p > 0.05 does not prove normality: always inspect the histogram and Q-Q plot too.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Shapiro SS, Wilk MB. En variansanalysetest for normalitet. Biometrika. 1965;52:591-611.
Expected format: Values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Values
x <- c({data}) sammendrag(x); sd(x)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Oppsummer en kontinuerlig variabel for tabell 1 (gjennomsnitt, SD, median, IQR, intervall).
Antagelser. None: descriptive only.
Vanlige feil. Rapporter gjennomsnitt ± standardavvik kun for omtrent symmetriske data; bruk median (IQR) for skjeve data.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Amerikansk psykologisk forening. Publikasjonshåndbok. 7. utg. 2020.
x <- {val}; mu <- {mu}; sigma <- {sig} z <- (x - mu)/sigma c(z = z, persentil = pnorm(z))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Standardiser en verdi og finn persentilen i en normalfordeling.
Forutsetninger. Populasjonsgjennomsnitt og standardavvik er kjent; fordelingen er normal.
Vanlige feil. Bruk heller en t-score når du estimerer parametere fra et lite utvalg.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Moore DS, McCabe GP, Craig BA. Introduksjon til statistikkpraksis. 9. utg. New York: WH Freeman; 2017.
Expected format: Values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected format: Values
x <- c({data}) hist(x); sammendrag(x)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Visualiser formen, sentrum og spredningen til en kontinuerlig variabel.
Forutsetninger. Kontinuerlige data; tilstrekkelig utvalgsstørrelse for meningsfulle beregninger.
Vanlige feil. Bin width strongly affects appearance: try a few before concluding.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Sturges HA. Valg av klasseintervall. J Am Stat Assoc. 1926;21:65–66.
Expected: 2 columns: Method A values | Method B values
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Method A values | Method B values
x <- c({x}) y <- c({y}) n <- lengde(x) sx <- gjennomsnitt((x-gjennomsnitt(x))^2); sy <- gjennomsnitt((y-gjennomsnitt(y))^2); sxy <- gjennomsnitt((x-gjennomsnitt(x))*(y-gjennomsnitt(y))) ccc <- 2*sxy/(sx+sy+(gjennomsnitt(x)-gjennomsnitt(y))^2) ccc cor(x, y) # presisjon; Cb = ccc / r (nøyaktighet)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Kvantifiser samsvar (ikke bare korrelasjon) mellom to metoder som måler samme kontinuerlige mengde.
Antagelser. Parvise målinger på de samme forsøkspersonene; tilnærmet bivariat normal for Fisher-z-konfidensintervallet; et rimelig bredt verdispekter.
Vanlige feil. Do not use Pearson r alone to claim agreement. With very small samples the confidence interval is unreliable; add a Bland-Altman plot.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Lin LI. En konkordanskorrelasjonskoeffisient for å evaluere reproduserbarhet. Biometri. 1989;45(1):255–268.
- McBride GB. Et forslag til kriterier for samsvarsstyrke for Lins konkordanskorrelasjonskoeffisient. NIWA Client Report HAM2005-062. 2005.
Expected: 2 columns: Reference / method X | Test method Y
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Reference / method X | Test method Y
x <- c({x}) y <- c({y}) lambda <- {delta} sxx <- var(x); syy <- var(y); sxy <- cov(x, y) b <- (syy - lambda*sxx + sqrt((syy - lambda*sxx)^2 + 4*lambda*sxy^2)) / (2*sxy) a <- mean(y) - b*mean(x) c(skjæringspunkt = a, helning = b)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Sammenlign to målemetoder når begge har målefeil (i motsetning til vanlige minste kvadraters metode, som antar at X er eksakt).
Antagelser. Forholdet mellom de to metodenes feilvarianser (λ) er kjent eller kan estimeres fra replikater; feilene er omtrent konstante over hele intervallet.
Vanlige feil. If error is proportional to concentration, use weighted Deming or Passing-Bablok. Do not use OLS when both methods are noisy.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Deming WE. Statistisk justering av data. Wiley; 1943.
- Linnet K. Evaluering av regresjonsprosedyrer for metodesammenligningsstudier. Clin Chem. 1993;39(3):424–432.
Expected: one row per record, name, value, type
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: one row per record, name, value, type
u <- c(0.12, 0.20, 0.05/kvadrat(3), 0.10/kvadrat(6)) # standard usikkerheter uc <- kvadrat(sum(u^2)) k <- {k} c(kombinert = uc, utvidet = k*uc)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Lag et GUM-usikkerhetsbudsjett: konverter hver komponent til en standardusikkerhet og kombiner dem med rotsum av kvadrater.
Antagelser. Komponentene er uavhengige (ingen kovariansledd), og målestørrelsen er en sum av bidragene med sensitivitetskoeffisienter på 1.
Vanlige feil. Ikke bland utvidede og standard usikkerheter. Inkluder korrelerte eller ikke-enhetsfølsomme termer manuelt før du skriver dem inn.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- JCGM 100:2008. Evaluering av måledata — Veiledning for uttrykk av usikkerhet i måling (GUM).
- Eurachem/CITAC-veiledning CG 4. Kvantifisering av usikkerhet i analytisk måling. 3. utg. 2012.
Expected: 4 columns: Blank replicates | Low-level sample replicates | Calibration concentrations | Instrument responses
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 4 columns: Blank replicates | Low-level sample replicates | Calibration concentrations | Instrument responses
blank <- c({blank}) lav <- c({low}) LoB <- mean(blank) + 1.645 * sd(blank) cp <- 1.645 / (1 - 1 / (4 * (lengde(lav) - 1))) LoD <- LoB + cp * sd(lav) c(LoB = LoB, LoD = LoD) # ICH Q2 kalibreringskurvealternativ: conc <- c({x}); resp <- c({y}) fit <- lm(resp ~ conc) c(LoD = 3.3 * summary(fit)$sigma / coef(fit)[2], LoQ = 10 * summary(fit)$sigma / coef(fit)[2])Bruksanvisning
Når den skal brukes. Estimer blindgrensen og deteksjonsgrensen fra blinde og lavnivåreplikater med de parametriske formlene (CLSI EP17-A2 angir studiedesignet), eller LoD/LoQ fra en kalibreringskurve (ICH Q2(R1)).
Antagelser. EP17: resultatene er omtrent gaussiske, fra minst 60 blindprøver og 60 lavnivåmålinger (20 hver for verifisering) spredt over flere dager og reagenspartier. ICH: lineær respons nær grensen.
Vanlige feil. Kalkulatoren godtar 10 eller flere replikater; EP17-veiledningen bruker omtrent 60 blanke og 60 lavnivåresultater for å etablere en grense og minst 20 for å bekrefte en påstått grense. Denne parametriske ruten forutsetter en enkelt lavnivåprøve; med flere prøver eller ikke-Gaussiske blanke prøver, bruk den ikke-parametriske prosedyren. Bekreft grensene eksperimentelt.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- CLSI. Evaluering av deteksjonskapasitet for kliniske laboratoriemålingsprosedyrer; EP17-A2. 2012.
- ICH Q2(R1). Validering av analytiske prosedyrer: Tekst og metodikk. 2005.
- Armbruster DA, Pry T. Blankgrense, deteksjonsgrense og kvantifiseringsgrense. Clin Biochem Rev. 2008;29(Suppl 1):S49-S52.
Forventet format: Referansepopulasjonsverdier
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet format: Referansepopulasjonsverdier
x <- c({data}) frantil(x, c(0.025, 0.975), type = 6) # ikke-parametrisk (CLSI C28-A3) gjennomsnitt(x) + c(-1, 1) * qnorm(0.975) * sd(x) # parametriskBruksanvisning
Når den skal brukes. Etabler et referanseintervall (sentralt 95 % av en frisk referansepopulasjon) for en laboratorieanalytt.
Antagelser. Verdiene kommer fra minst 120 veldefinerte referanseindivider (CLSI C28-A3); avvikere er gjennomgått, ikke blindt fjernet.
Vanlige feil. Med færre enn 120 verdier, betrakt grensene som omtrentlige. Del opp etter alder eller kjønn når fordelingene er tydelig forskjellige.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- CLSI. Definere, etablere og verifisere referanseintervaller i klinisk laboratorium; Godkjent retningslinje C28-A3. 2008.
- Horn PS, Pesce AJ. Referanseintervaller: en oppdatering. Clin Chim Acta. 2003;334:5-23.
Forventet: 2 kolonner: Forventede konsentrasjoner | Målte resultater
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: 2 kolonner: Forventede konsentrasjoner | Målte resultater
x <- c({x}) y <- c({y}) summary(lm(y ~ x + I(x^2)))$koeffisienter # rad 3 = ikke-linearitetstest summary(lm(y ~ x))$r.kvadratBruksanvisning
Når den skal brukes. Sjekk at en analyse responderer lineært på tvers av rapporteringsområdet ved å teste for en kvadratisk komponent (polynomtilnærmingen fra den tidligere CLSI EP6-A).
Forutsetninger. Minst fem like informative nivåer; replikater beregnet som gjennomsnitt per nivå; konstant varians over hele intervallet.
Vanlige feil. En høy R² alene beviser ikke linearitet. Ikke signifikant beviser ikke lineæritet med svært få nivåer: inspiser residualer.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- CLSI. Evaluering av lineariteten til kvantitative måleprosedyrer; EP06. 2. utg. 2020.
Forventet: 3 kolonner: Variabel X | Variabel Y | Kontrollvariabel Z
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: 3 kolonner: Variabel X | Variabel Y | Kontrollvariabel Z
x <- c({x}) y <- c({y}) z <- c({z}) rx <- resid(lm(x ~ z)); ry <- resid(lm(y ~ z)) r <- cor(rx, ry) t <- r * sqrt((lengde(x) - 3) / (1 - r^2)) c(delvis_r = r, t = t, p = 2 * pt(-abs(t), lengde(x) - 3))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Estimer assosiasjonen mellom X og Y etter å ha fjernet den lineære effekten av en tredje variabel Z (en konfunderende variabel).
Antagelser. Lineære sammenhenger; tilnærmet normale variabler; Z måles uten feil.
Vanlige feil. Partiell korrelasjon beviser ikke at Z er en konfunderende faktor eller at X forårsaker Y. For flere kovariater, bruk multippel regresjon.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Kim S. ppcor: en R-pakke for rask beregning av semi-partielle korrelasjonskoeffisienter. Commun Stat Appl Methods. 2015;22(6):665-674.
e1 <- {e1}; n1 <- {n1}; e0 <- {e0}; n0 <- {n0} margin <- {margin}/100 p1 <- e1/n1; p0 <- e0/n0 se <- sqrt(p1*(1-p1)/n1 + p0*(1-p0)/n0) z <- (p1 - p0 + margin)/se # ikke-inferioritet (jo høyere jo bedre) c(diff = p1 - p0, z = z, p_one_sided = 1 - pnorm(z)) # Ekvivalens (TOST): z2 <- (margin - (p1 - p0))/se max(1 - pnorm(z), 1 - pnorm(z2)) # TOST p-verdiBruksanvisning
Når den skal brukes. Vis at en ny behandling ikke er dårligere enn kontrollen med mer enn en forhåndsbestemt margin (ikke-inferioritet), eller at to behandlinger avviker med mindre enn marginen i begge retninger (ekvivalens, TOST), for et binært utfall.
Antagelser. Marginalen ble fastsatt i protokollen før data ble observert, og er klinisk begrunnet; store nok prøver for Wald-tilnærmingen.
Vanlige feil. Do not choose the margin after seeing the data. With small cells or rates near 0 or 100% use a score (Farrington-Manning) method. Non-significance in a superiority test is not evidence of equivalence.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Blackwelder WC. Bevising av nullhypotesen i kliniske studier. Kontrollkliniske studier. 1982;3:345-353.
- Schuirmann DJ. En sammenligning av de to ensidige testprosedyrene og styrkemetoden for å vurdere ekvivalensen av gjennomsnittlig biotilgjengelighet. J Pharmacokinet Biopharm. 1987;15:657-680.
- Piaggio G, et al. Rapportering av randomiserte studier av ikke-inferioritet og ekvivalens (CONSORT-utvidelse). JAMA. 2012;308(24):2594-2604.
Expected: 4 columns: Sequence AB, Period 1 | Sequence AB, Period 2 | Sequence BA, Period 1 | Sequence BA, Period 2
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 4 columns: Sequence AB, Period 1 | Sequence AB, Period 2 | Sequence BA, Period 1 | Sequence BA, Period 2
ab1 <- c({ab1}); ab2 <- c({ab2}) # sekvens AB: periode 1 (A), periode 2 (B) ba1 <- c({ba1}); ba2 <- c({ba2}) # sekvens BA: periode 1 (B), periode 2 (A) dA <- ab1 - ab2; dB <- ba1 - ba2 t.test(dA, dB, var.equal = TRUE) # behandlingseffekt A - B = (gjennomsnitt(dA) - gjennomsnitt(dB)) / 2 t.test(dA, -dB, var.equal = TRUE) # periodeeffekt t.test(ab1 + ab2, ba1 + ba2, var.equal = TRUE) # overføring (forskjell i totale antall forsøkspersoner)Bruksanvisning
Når man skal bruke. Analyse a two-period, two-treatment (AB/BA) crossover trial with a continuous outcome: estimate the treatment effect, and test for period and carryover effects (Hills-Armitage / Grizzle).
Antagelser. Deltakerne ble randomisert til de to sekvensene; tilstrekkelig utvasking; tilnærmet normale forskjeller innen forsøkspersonene; ingen interaksjon mellom behandling og periode.
Vanlige feil. Overføringstesten har lav styrke og bør ikke brukes som en gatekeeper for analysen (Senn); avgjør utvasking i designet. Ikke bruk for tilstander som forsvinner eller behandlinger med permanente effekter.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Senn S. Kryssingsforsøk i klinisk forskning. 2. utg. Wiley; 2002.
- Hills M, Armitage P. Den kliniske crossover-studien over to perioder. Br J Clin Pharmacol. 1979;8:7-20.
- Grizzle JE. To-perioders overgangsdesign og bruken av det i kliniske studier. Biometri. 1965;21:467-480.
power.t.test(delta = {delta}, sd = sqrt(2) * {sigma}, sig.level = {alpha}, power = {power}, type = "paret")$n # totalt NBruksanvisning
Når den skal brukes. Planlegg en overkrysningsstudie med to perioder og to sekvenser (AB/BA) som sammenligner to behandlinger med et kontinuerlig utfall.
Antagelser. Ingen overføring eller interaksjon mellom perioder og behandlinger; like tall i de to sekvensene; SD innenfor forsøkspersonen fra en tidligere crossover-studie.
Vanlige feil. Skal ikke brukes i parallelle gruppestudier eller når overføring er sannsynlig (langvarige behandlinger, ingen utvasking). Bioekvivalens krever en TOST-basert beregning.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Senn S. Kryssingsforsøk i klinisk forskning. 2. utg. Wiley; 2002.
- Chow SC, Shao J, Wang H. Beregninger av utvalgsstørrelser i klinisk forskning. 2. utg. 2008.
# Klassiske (fastformede) gruppesekvensielle grenser, med lik avstand ser K <- {looks}; alpha <- {alpha}; type <- "{interim_type}" # "OF" = O'Brien-Fleming, "Pocock" w <- if (type == "Pocock") rep(1, K) else sqrt(K / seq_len(K)) surv <- function(C, NG = 240) { simp <- c(1, rep(c(4, 2), length.out = NG - 1), 1) for (k in seq_len(K)) { b <- C * w[k] * sqrt(k); hn <- 2 * b / NG; ng <- -b + (0:NG) * hn nd <- if (k == 1) dnorm(ng) else sapply(ng, function(s) sum(simp * dens * dnorm(s - grid)) * h / 3) s <- sum(simp * nd) * hn / 3; grid <- ng; dens <- nd; h <- hn } s } C <- uniroot(function(C) 1 - surv(C) - alpha, c(1, 6), tol = 1e-10)$root round(C * w, 3) # kritisk |z| ved hvert blikkBruksanvisning
Når den skal brukes. Sett grenser for effektstopp for en studie med planlagte mellomliggende analyser, slik at den totale type I-feilen forblir på α.
Antagelser. Liket fordelte undersøkelser (lik informasjon per trinn); tosidig test av en normalfordelt statistikk; grenser fastsatt før avblinding.
Vanlige feil. Ikke legg til uplanlagte utseender. Bruk alfa-spending (Lan-DeMets) i spesialisert programvare for ujevn avstand.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- O'Brien PC, Fleming TR. En flertallstestingsprosedyre for kliniske studier. Biometri. 1979;35(3):549-556.
- Pocock SJ. Gruppesekvensielle metoder i design og analyse av kliniske studier. Biometrika. 1977;64(2):191-199.
- Jennison C, Turnbull BW. Gruppesekvensielle metoder med anvendelser i kliniske studier. CRC; 2000.
set.seed({seed}) arms <- trimws(strsplit("{arms}", ",")[[1]]); blocks <- c({blocks}); n <- {n} strata <- trimws(strsplit("{strata}", ",")[[1]]); scheme <- "{scheme}" gen <- function(n) { if (grepl("Enkel", scheme)) return(arms[sample.int(length(arms), n, replace = TRUE)]) out <- character(0) while (length(out) < n) { b <- blocks[sample.int(length(blocks), 1)] out <- c(out, sample(rep(arms, length.out = b))) } out[1:n] } if (grepl("Stratifisert", scheme)) lapply(setNames(strata, strata), function(s) gen(n)) else gen(n)Bruksanvisning
Når man skal bruke. Generate a reproducible allocation list (simple, permuted-block or stratified) with a recorded seed. The R command reproduces the exact list.
Forutsetninger. Listen oppbevares av noen som er uavhengig av rekruttering (skjuling av tildeling); frøet og listen er arkivert.
Vanlige feil. Ikke bruk én fast blokkstørrelse i ublindede forsøk (de siste tildelingene blir forutsigbare). Enkel randomisering kan føre til ubalanse i små forsøk. Dynamiske metoder som minimering krever dedikert programvare.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Schulz KF, Grimes DA. Generering av allokeringssekvenser i randomiserte studier. Lancet. 2002;359:515-519.
- Kim J, Shin W. Hvordan gjøre tilfeldig allokering (randomisering). Clin Orthop Surg. 2014;6(1):103-109.
e1 <- {e1}; n1 <- {n1}; e0 <- {e0}; n0 <- {n0} pt <- el/n1; pc <- e0/n0 arr <- pc - pt se <- sqrt(pt*(1-pt)/n1 + pc*(1-pc)/n0) ci <- arr + c(-1, 1) * qnorm(0.975) * se c(ARR = arr, NNT = 1/revci (5) #NrCI (5) ARR CI ekskluderer 0)Bruksanvisning
Når den skal brukes. Rapporter behandlingseffekter som absolutt risikoreduksjon, relativ risiko, oddsratio og antall personer som trenger behandling, hver med 95 % KI, pluss et Cates-plott som viser hva som skjer med 100 behandlede personer.
Antagelser. Binært utfall over en fast oppfølgingsperiode; rimelig store antall for Wald-intervallene.
Vanlige feil. When the ARR interval includes zero, the NNT interval runs through infinity (NNTB to NNTH): do not quote it as a simple range. NNT is specific to the follow-up time.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Altman DG. Konfidensintervaller for antallet som trengs for behandling. BMJ. 1998;317:1309–1312.
- Laupacis A, Sackett DL, Roberts RS. En vurdering av klinisk nyttige målinger av konsekvensene av behandling. N Engl J Med. 1988;318:1728–1733.
library(effectsize) d <- {value} # hvis konvertering fra d d_to_r(d) # like gruppestørrelser d_to_oddsratio(d) J <- 1 - 3/(4*({n1}+{n2}-2) - 1); d * J # Sikringer gBruksanvisning
Når den skal brukes. Konverter mellom Cohens d, Hedges' g, korrelasjonen r og oddsratioen slik at studiene kan samles i en metaanalyse.
Antagelser. Det underliggende kontinuerlige utfallet er tilnærmet normalt i begge gruppene (den logistiske konverteringen til OR forutsetter dette).
Vanlige feil. Do not convert when the original data are truly binary: use the reported odds ratio directly. Conversions between d and r assume a two-group design.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR. Introduksjon til metaanalyse. Wiley; 2009. Kap. 7.
- Chinn S. En enkel metode for å konvertere en oddsratio til effektstørrelse. Stat Med. 2000;19:3127-3131.
tab <- matrix(c({a}, {c}, {b}, {d}), nrow = 2) # rader: før +/-, kolonner: etter +/- mcnemar.test(tab) binom.test({b}, {b} + {c}) # eksakt p-verdiBruksanvisning
Når man skal bruke. Compare paired binary outcomes (the same subjects before/after, or matched case-control pairs).
Antagelser. Parene er uavhengige av hverandre; resultatet er dikotomt på begge tidspunkter; bare diskordante par bærer informasjon.
Vanlige feil. Ikke bruk for uavhengige grupper (bruk kji-kvadrat eller Fisher-metoden). Med færre enn ~25 diskordante par, foretrekk den nøyaktige p-verdien.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- McNemar Q. Merknad om utvalgsfeilen for forskjellen mellom korrelerte proporsjoner. Psychometrika. 1947;12(2):153-157.
- Fagerland MW, Lydersen S, Laake P. The McNemar test for binary matched-pairs data. BMC Med Res Metode. 2013;13:91.
Expected: 3 columns: True status , one per subject | Marker 1 scores | Marker 2 scores
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 3 columns: True status , one per subject | Marker 1 scores | Marker 2 scores
status <- c({status}) s1 <- c({score1}) s2 <- c({score2}) if (grepl("^Lavere", "{dir1}")) s1 <- -s1 # gjør "høyere = mer positiv" if (grepl("^Lavere", "{dir2}")) s2 <- -s2 alpha <- {alpha} # DeLong (1988) strukturelle komponenter, kun base R psi <- function(x, y) (x > y) + 0.5 * (x == y) comp <- function(s) { M <- outer(s[status == 1], s[status == 0], psi) # positive x negatives list(V10 = rowMeans(M), V01 = colMeans(M)) } c1 <- comp(s1); c2 <- comp(s2) m <- sum(status == 1); n <- sum(status == 0) auc <- c(mean(c1$V10), mean(c2$V10)) S10 <- cov(cbind(c1$V10, c2$V10)) S01 <- cov(cbind(c1$V01, c2$V01)) S <- S10 / m + S01 / n # kovariansmatrise av (AUC1, AUC2) d <- auc[1] - auc[2] se <- sqrt(S[1, 1] + S[2, 2] - 2 * S[1, 2]) z <- d / se p <- 2 * pnorm(-abs(z)) q <- qnorm(1 - alfa / 2) ci <- function(a, v) pmin(1, pmax(0, a + c(-1, 1) * q * sqrt(v))) ci1 <- ci(auc[1], S[1, 1]); ci2 <- ci(auc[2], S[2, 2]) cid <- d + c(-1, 1) * q * se rho <- S[1, 2] / sqrt(S[1, 1] * S[2, 2]) cat(sprintf("n positive = %d, n negative = %d\n", m, n)) cat(sprintf("AUC1 = %.4f [%.4f, %.4f]\n", auc[1], ci1[1], ci1[2])) cat(sprintf("AUC2 = %.4f [%.4f, %.4f]\n", auc[2], ci2[1], ci2[2])) cat(sprintf("Differanse = %.4f [%.4f, %.4f], z = %.4f, p = %.4f\n", d, cid[1], cid[2], z, p)) cat(sprintf("Korrelasjon av AUC-er = %.4f\n", rho)) # Valgfri kryssjekk om pROC er installert: # pROC::roc.test(pROC::roc(status, s1, retning = "<"), # pROC::roc(status, s2, retning = "<"), metode = "delong")Bruksanvisning
Når den skal brukes. Test om to diagnostiske tester eller biomarkører, målt på de samme forsøkspersonene, har ulik diskrimineringsevne (arealet under ROC-kurven).
Antagelser. Hvert forsøksperson har både poengsummer og en ekte 0/1-status; forsøkspersonene er uavhengige av hverandre; de to AUC-ene er korrelert fordi de deler de samme forsøkspersonene (DeLong tar hensyn til dette). Uavgjort håndteres av mellomrangkonvensjonen (0.5).
Vanlige feil. Ikke bruk for markører målt på forskjellige personer (bruk en uparret sammenligning). Med svært få positive eller negative resultater er den normale tilnærmingen upålitelig; et ikke-signifikant resultat er ikke bevis på lik ytelse. Sammenlign delvise AUC-er eller klinisk relevante terskler når den fulle kurven ikke er spørsmålet.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Sammenligning av arealene under to eller flere korrelerte mottakeroperasjonskarakteristikkurver: en ikke-parametrisk tilnærming. Biometrics. 1988;44(3):837-845.
- Hanley JA, McNeil BJ. En metode for å sammenligne arealene under mottakerens driftskarakteristikkurver utledet fra de samme tilfellene. Radiology. 1983;148(3):839–843.
- Robin X, Turck N, Hainard A, et al. pROC: en åpen kildekode-pakke for R og S+ for å analysere og sammenligne ROC-kurver. BMC Bioinformatics. 2011;12:77.
Expected: 2 columns: Disease status per subject | Marker value per subject
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 2 columns: Disease status per subject | Marker value per subject
status <- c({status}) score <- c({score}) higher <- "{dir}" == "Høyere = mer positiv" method <- "{method}" target <- {target} / 100 cr <- {costratio} prev <- suppressWarnings(as.numeric("{prev}")) / 100 # blank -> NA -> utvalgsprevalens P <- sum(status == 1); N <- sum(status == 0) if (is.na(prev)) prev <- P / (P + N) u <- sort(unique(score)) cut <- (head(u, -1) + tail(u, -1)) / 2 # kandidater: midtpunkter mellom distinkte verdier posf <- function(s, c) if (høyere) s >= c else s <= c sens <- sapply(cut, function(c) mean(posf(score[status == 1], c))) spec <- sapply(cut, function(c) mean(!posf(score[status == 0], c))) obj <- if (grepl("Youden", metode)) sens + spec - 1 else if (grepl("øverst til venstre", metode)) -((1 - sens)^2 + (1 - spec)^2) else if (grepl("sensitivitet", metode)) ifelse(sens >= target - 1e-12, spec, -Inf) else if (grepl("spesifisitet", metode)) ifelse(spesifisitet >= target - 1e-12, sens, -Inf) else -(cr * prev * (1 - sens) + (1 - prev) * (1 - spec)) stopifnot(is.finite(max(obj))) # faste metoder: målet må være oppnåelig i <- which(obj >= max(obj) - 1e-12)[1] # bånd -> laveste grense c(grense = cut[i], sensitivitet = sens[i], spesifisitet = spec[i], J = sens[i] + spec[i] - 1) cp <- function(x, n) c(if (x == 0) 0 else qbeta(.025, x, n - x + 1), if (x == n) 1 else qbeta(.975, x + 1, n - x)) cp(round(sens[i] * P), P); cp(round(spec[i] * N), N) # nøyaktig (Clopper-Pearson) 95 % KI # AUC med DeLong KI: bibliotek(pROC); r <- roc(status, poengsum, retning = hvis(høyere, "<", ">")); auc(r); ci.auc(r, metode = "delong")Bruksanvisning
Når den skal brukes. Velg en enkelt beslutningsterskel for en kontinuerlig diagnostisk markør, og se sensitivitet, spesifisitet, prediktive verdier, sannsynlighetsforhold og AUC ved den terskelen. Fem kriterier sammenlignes side om side: Youden-indeksen, nærmest øverste venstre hjørne, fast sensitivitet, fast spesifisitet og forventet kostnad gitt prevalens og den relative kostnaden for en falsk negativ.
Antagelser. Én markørverdi per forsøksperson med en ekte 0/1 referansestandardstatus; uavhengige forsøkspersoner. Grenseverdier er midtpunktene mellom påfølgende distinkte sorterte markørverdier (de samme terskelverdiene som pROC bruker); en forsøksperson er testpositiv når markøren er ≥ grenseverdien (eller ≤ hvis lavere verdier er mer positive). Prediksjonsverdier ved en annen prevalens er bare gyldige hvis sensitivitet og spesifisitet overføres til den populasjonen.
Vanlige feil. Grensen og dens nøyaktighet er valgt og estimert på de samme dataene og er optimistiske; valider i nye data eller ved bootstrap, spesielt med færre enn omtrent 30 forsøkspersoner per klasse. Ulike kriterier gir legitimt forskjellige grenseverdier (Perkins & Schisterman). Ikke bruk utvalgsprevalens for PPV/NPV når tilfeller og kontrollpersoner ble utvalgt separat; skriv inn den sanne prevalensen i stedet. AUC-konfidensintervallet er en normal tilnærming (DeLong) avkortet til [0, 1] og er upålitelig nær 1 eller med svært få forsøkspersoner.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Youden WJ. Indeks for vurdering av diagnostiske tester. Kreft. 1950;3(1):32–35.
- Clopper CJ, Pearson ES. Bruken av konfidens- eller fidusielle grenser illustrert i tilfellet binomial. Biometrika. 1934;26(4):404-413.
- DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL. Sammenligning av arealene under to eller flere korrelerte mottakeroperasjonskarakteristikkurver: en ikke-parametrisk tilnærming. Biometrics. 1988;44(3):837-845.
- Perkins NJ, Schisterman EF. Inkonsistensen av «optimale» grenseverdier oppnådd ved bruk av to kriterier basert på mottakerens driftskarakteristikkkurve. Am J Epidemiol. 2006;163(7):670-675.
- Robin X, Turck N, Hainard A, et al. pROC: en åpen kildekode-pakke for R og S+ for å analysere og sammenligne ROC-kurver. BMC Bioinformatics. 2011;12:77.
Expected: 3 columns: Observed outcome , one value per subject | Predicted probability, model / marker 1 | Predicted probability, model 2
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Expected: 3 columns: Observed outcome , one value per subject | Predicted probability, model / marker 1 | Predicted probability, model 2
y <- c({status}) # observert utfall, 1 = hendelse p1 <- c({p1}) # predikert risiko, modell 1 p2 <- c({p2}) # predikert risiko, modell 2 (la c() stå tomt for én modell) thr <- round(seq({tmin}, {tmax}, by = {tstep}), 10) nb <- function(p, y, pt) { # netto fordel; behandle når predikert risiko >= terskel treat <- p >= pt - 1e-12 sum(treat & y == 1) / lengde(y) - sum(treat & y == 0) / lengde(y) * pt / (1 - pt) } prev <- mean(y) dca <- data.frame(terskel = thr, treat_all = prev - (1 - prev) * thr / (1 - thr), treat_none = 0, modell1 = sapply(thr, funksjon(t) nb(p1, y, t))) if (lengde(p2)) dca$modell2 <- sapply(thr, funksjon(t) nb(p2, y, t)) print(dca[dca$terskel %in% c(0.05, 0.10, 0.20, 0.30, 0.40, 0.50), ]) matplot(dca$threshold, dca[, -1], type = "l", lty = c(2, 1, 1, 1), lwd = 2, col = c("grå50", "svart", "#1a5276", "#c0504d"), ylim = c(-0.05, prev), xlab = "Terskelsannsynlighet", ylab = "Netto fordel") legend("topright", c("Behandle alle", "Behandle ingen", "{label1}", if (length(p2)) "{label2}"), lty = c(2, 1, 1, 1), col = c("grå50", "svart", "#1a5276", "#c0504d"), lwd = 2, bty = "n")Bruksanvisning
Når den skal brukes. Vurder om en prediksjonsmodell eller markør ville forbedre kliniske beslutninger: netto nytte veier sanne positive mot falske positive ved risikoterskelen der en pasient eller kliniker ville handlet, og sammenligner modellen med å behandle alle eller ingen.
Antagelser. Forutsagte verdier er kalibrerte sannsynligheter mellom 0 og 1 for et binært utfall observert i hver forsøksperson (ingen sensurering); de samme forsøkspersonene brukes for alle modeller; terskelområdet gjenspeiler risikoene der en beslutning sannsynlig vil endres. Kurver fra dataene som brukes til å tilpasse modellen er optimistiske.
Vanlige feil. Ikke bruk rådata som ikke er sannsynligheter, ikke les kurver utenfor et klinisk fornuftig terskelområde, og ikke påstå fordeler fra små forskjeller uten validering: dette verktøyet viser ingen konfidensintervaller og ingen korreksjon for overtilpasning. Netto fordel er ikke et nøyaktighetsmål som AUC.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Vickers AJ, Elkin EB. Analyse av beslutningskurver: en ny metode for å evaluere prediksjonsmodeller. Med Decis Making. 2006;26(6):565-574. doi:10.1177/0272989X06295361
- Vickers AJ, van Calster B, Steyerberg EW. Netto nyttetilnærminger til evaluering av prediksjonsmodeller, molekylære markører og diagnostiske tester. BMJ. 2016;352:i6. doi:10.1136/bmj.i6
- Vickers AJ, van Calster B, Steyerberg EW. En enkel, trinnvis veiledning for å tolke beslutningskurveanalyse. Diagn Progn Res. 2019;3:18. doi:10.1186/s41512-019-0064-7
AUC: Var(A) = [A(1−A) + (n1−1)(Q1−A2) + (n0−1)(Q2−A2)] / (n1n0), Q1 = A/(2−A), Q2 = 2A2/(1+A). Minste n1 (n0 = tak(forhold·n1)) med A−A0 ≥ z1−α/2√Var0 +zmakt√Var1; kun presisjon: z1−α/2√Var(A) ≤ d. Sammenkoblet: Var(A1−A2) = Var(A1) + Var(A2) − 2r√(Var(A1)Var(A2)).
# Utvalgsstørrelse for diagnostiske nøyaktighetsstudier (base R, ingen pakker) goal <- "{goal}"; alpha <- {alpha} za <- qnorm(1 - alpha / 2) if (grepl("Buderer", goal)) { # Buderer 1996 / Flahault 2005: n = z^2 P (1 - P) / d^2, del deretter på prevalens eller 1 - prevalens se <- {se} / 100; sp <- {sp} / 100; prev <- {prev} / 100; d <- {d} / 100 n_dis <- za^2 * se * (1 - se) / d^2 # syk nødvendig for sensitivitet (urundet) n_non <- za^2 * sp * (1 - sp) / d^2 # ikke-syk nødvendig for spesifisitet (urundet) tot_se <- ceiling(n_dis / prev); tot_sp <- ceiling(n_non / (1 - prev)) c(diseased = ceiling(n_dis), nondiseased = ceiling(n_non), total_sensitivity = tot_se, total_specificity = tot_sp, required_total = max(tot_se, tot_sp)) } else { # Hanley & McNeil (1982) varians av en AUC; n0 = ceiling(ratio * n1) A <- {auc}; A0 <- {auc0}; A2 <- {auc2}; r <- {rho}; ratio <- {ratio} pw <- {power} / 100; dd <- {d} / 100; zb <- qnorm(pw) hmvar <- function(A, n1, n0) { Q1 <- A / (2 - A); Q2 <- 2 * A^2 / (1 + A) (A * (1 - A) + (n1 - 1) * (Q1 - A^2) + (n0 - 1) * (Q2 - A^2)) / (n1 * n0) } # Hanley & McNeil (1983): Var(A1 - A2) = Var(A1) + Var(A2) - 2 r SE1 SE2 vd <- function(A1, A2, n1, n0) { v1 <- hmvar(A1, n1, n0); v2 <- hmvar(A2, n1, n0); v1 + v2 - 2 * r * sqrt(v1 * v2) } if (grepl("korrelert", mål)) { Ab <- (A + A2) / 2; D <- abs(A - A2) ok <- function(n1) { n0 <- ceiling(ratio * n1); D >= za * sqrt(vd(Ab, Ab, n1, n0)) + zb * sqrt(vd(A, A2, n1, n0)) } okp <- funksjon(n1) { n0 <- tak(forhold * n1); za * sqrt(vd(A, A2, n1, n0)) <= dd } } annet { ok <- funksjon(n1) { n0 <- tak(forhold * n1); A - A0 >= za * sqrt(hmvar(A0, n1, n0)) + zb * sqrt(hmvar(A, n1, n0)) } okp <- funksjon(n1) { n0 <- tak(forhold * n1); za * sqrt(hmvar(A, n1, n0)) <= dd } } n1 <- 2; mens (!ok(n1)) n1 <- n1 + 1 p1 <- 2; mens (!okp(p1)) p1 <- p1 + 1 c(positive = n1, negative = ceiling(ratio * n1), total = n1 + ceiling(ratio * n1), precision_only_total = p1 + ceiling(ratio * p1)) }Bruksanvisning
Når den skal brukes. Planlegg hvor mange deltakere en diagnostisk nøyaktighetsstudie trenger: for å estimere sensitivitet og spesifisitet med en valgt presisjon (Buderer), for å vise at en AUC overstiger en nullverdi, eller for å sammenligne AUC-ene til to tester avlest på de samme forsøkspersonene.
Antagelser. Buderer: Wald (normal-approximation) intervals, so d should be small enough that the interval stays inside 0 to 100%; prevalence is the prevalence in the recruited sample. AUC: the Hanley-McNeil variance is a smooth approximation that assumes roughly binormal-like score distributions; results are for the empirical (Mann-Whitney) AUC and a normal test statistic. Paired comparison: r is the correlation between the two AUC estimates, taken as entered, and it must come from pilot data or the literature.
Vanlige feil. Ikke les Buderer-resultatet som en potenskalkulasjon for en hypotesetest (det retter seg kun mot KI-bredde). Ikke bruk AUC-resultatene for små utvalg (noen få syke tilfeller), for delvis AUC eller for klyngede/multi-leser-data. For en eksakt eller svært høy/lav sensitivitet, bruk eksakt binomial planlegging eller en dedikert pakke.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Buderer NMF. Statistisk metodikk: I. Inkludering av sykdomsprevalensen i beregningen av utvalgsstørrelse for sensitivitet og spesifisitet. Acad Emerg Med. 1996;3(9):895-900.
- Flahault A, Cadilhac M, Thomas G. Beregning av utvalgsstørrelse bør utføres for designnøyaktighet i diagnostiske teststudier. J Clin Epidemiol. 2005;58(8):859-862.
- Hanley JA, McNeil BJ. Betydningen og bruken av arealet under en ROC-kurve (mottakerens driftskarakteristikk). Radiology. 1982;143(1):29-36.
- Hanley JA, McNeil BJ. En metode for å sammenligne arealene under mottakerens driftskarakteristikkurver utledet fra de samme tilfellene. Radiology. 1983;148(3):839–843.
- Obuchowski NA. Beregninger av utvalgsstørrelse i studier av testnøyaktighet. Stat Methods Med Res. 1998;7(4):371–392.
tp <- {tp}; fp <- {fp}; fn <- {fn}; tn <- {tn}; pretest <- {pretest} # sannsynlighet for pretest, % if (any(c(tp, fp, fn, tn) == 0)) { tp <- tp + 5; fp <- fp + 5; fn <- fn + 5; tn <- tn + 5 } # korreksjon av nullceller sens <- tp/(tp+fn); spec <- tn/(tn+fp) # Fra sens/spec i stedet: sens <- {sens}/100; spec <- {spec}/100 lrp <- sens/(1-spec); lrn <- (1-sens)/spec # Fra LR-er i stedet: lrp <- {lrp}; lrn <- {lrn} se_p <- sqrt(1/tp - 1/(tp+fn) + 1/fp - 1/(fp+tn)); se_n <- sqrt(1/fn - 1/(tp+fn) + 1/tn - 1/(fp+tn)) ci <- function(l, se) exp(log(l) + c(-1, 1) * qnorm(0.975) * se) odds <- (førtest/100) / (1 - førtest/100) post <- function(l) { o <- odds * l; 100 * o / (1 + o) } list(LRplus = c(lrp, ci(lrp, se_p)), LRminus = c(lrn, ci(lrn, se_n)), post_positive = post(lrp), post_negative = post(lrn))Bruksanvisning
Når den skal brukes. Konverter et testresultat til en sannsynlighet etter testen: skriv inn sensitivitet/spesifisitet, en 2×2-tabell eller publiserte sannsynlighetsforhold, angi sannsynligheten før testen og les svaret fra tabellen eller Fagan-nomogrammet.
Antagelser. Sensitivitet og spesifisitet kan overføres til din setting; sannsynligheten før testen er realistisk (en prevalens eller et klinisk estimat); resultatet er dikotomt. Med 2×2-tellinger bruker KI logaritmisk metode (Simel 1991), som forutsetter tilstrekkelige celletall. Hvis en celle er null, legges 0.5 til hver celle før LR og KI (kontinuitetskorreksjon) beregnes, og siden sier det.
Vanlige feil. Ikke kjede sannsynlighetsforholdstall for korrelerte tester som om de var uavhengige. LR fra sensitivitet og spesifisitet angitt som prosentandeler har ingen KI (antall er nødvendig). En spesifisering på 100 % gir LR+ = uendelig; i tellingsmodus gir 0.5-korreksjonen en endelig, men svært bred intervallverdi.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- Fagan TJ. Nomogram for Bayes' teorem. N Engl J Med. 1975;293(5):257.
- Simel DL, Samsa GP, Matchar DB. Sannsynlighetsforhold med konfidens: estimering av utvalgsstørrelse for diagnostiske teststudier. J Clin Epidemiol. 1991;44(8):763-770.
- Deeks JJ, Altman DG. Diagnostiske tester 4: sannsynlighetsforhold. BMJ. 2004;329(7458):168–169.
Alle gratis forskningsverktøy
Alle verktøyene nedenfor kjører utelukkende i nettleseren din – ingen konto, ingen opplasting, ingen data forlater enheten din. Hvert verktøy har sin egen side med formelen, forutsetningene, et utarbeidet eksempel, primære referanser og den reproduserbare R-kommandoen.
Kjernestatistikk
Klinisk og diagnostisk
Overlevelse og regresjon
Ikke-parametriske tester
Avtale og pålitelighet
Laboratorie- og metodevalidering
Design av kliniske forsøk
Metaanalyse og evidenssyntese
Flytdiagrammer for rapporteringsretningslinjer
Velge en test
Videre Reading
Veiledninger og fagfellevurderte kilder som hjelper deg med å velge, kjøre og rapportere riktig analyse.
- Hvilken statistisk test bør jeg bruke? — interaktiv velger
- Kalkulator for utvalgsstørrelse og potensanalyse
- Forståelse av p-verdier og statistisk signifikans
- Metaanalyse: Skogplott og heterogenitet
- Alle 44 gratis statistiske kalkulatorer
Be om statistisk hjelp
Fortell oss om dataene dine og analysen du trenger. En biostatistiker med doktorgrad svarer med riktig pakke og en klar plan – vanligvis innen én virkedag.