Comment évaluer la concordance entre : diagnostic réel (1-vrai, 0-faux) et diagnostic pronostic (1-vrai, 0-faux) /JMP 10/<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai trois var:
identification des patients
D (diagnostic réel) : 1-vrai, 0-faux
et
P (Pronostic du diagnostic): 1-vrai, 0-faux.
Comment évaluer l'accord D et P ?
Je connais le kappa de Cohen ( "Analyse > Qualité et processus > Variabilité / Jauge d'attribut Graphique").
Est-ce que j'organise correctement les données ?
Gr A1 A2
1 0 D
2 1 D
3 1 D
4 0 D
5 0 D
6 1P
7 0 P
8 1 P
9 1 P
10 1 P
Re : Comment évaluer la concordance entre : diagnostic réel (1-vrai, 0-faux) et diagnostic pronostic (1-vrai, 0-faux) /JMP 10/Oh, il s'avère que y-by-x a des "statistiques d'accord" ! Mais ce n'est pas une analyse croisée, n'est-ce pas? Merci Karine ! PS "Conseils de la FDA..." Ah, c'est intéressant !
Re : Comment évaluer la concordance entre : diagnostic réel (1-vrai, 0-faux) et diagnostic pronostic (1-vrai, 0-faux) /JMP 10/Vos trois variables devraient être vos trois colonnes : ID, Diagnostic, Pronostic.
Dans la colonne diagnostic et pronostic, vous auriez votre valeur 1/0 ou vrai/faux, pour chaque sujet.
ID Diagnostic Pronostic
1 Vrai Faux
2 vrai vrai
etc....
Ensuite, vous pouvez commencer par ajuster y-by-x pour comparer le diagnostic au pronostic (les deux colonnes doivent être catégorielles afin d'obtenir un diagramme en mosaïque et un tableau à tableaux croisés). À partir de là, consultez la documentation JMP sur l'ajustement y-by-x pour les statistiques d'accord.Vous pouvez également rechercher sur Google "Conseils de la FDA sur la déclaration des tests de diagnostic" pour plus d'informations sur les types d'analyses que vous pourriez souhaiter exécuter en ce qui concerne les tests de diagnostic.
