真の診断 (1-真、0-偽) と診断の予後 (1-真、0-偽) の一致をどのように評価するか /JMP 10/<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私は3つの変数を持っています:
ID患者
D (本当の診断): 1-真、0-偽
と
P (診断の予後): 1-真、0-偽。
D と P の一致をどのように評価しますか?
私はcohenのカッパについて知っています（ 「分析 > 品質とプロセス > ばらつき / 属性ゲージチャート"）。
データを正しく整理していますか?
学 Y1 Y2
1 0 日
2 1 D
3 1 D
4 0 日
5 0 日
6 1P
7 0P
8 1P
9 1P
10 1P
Re: 真の診断 (1-true,0-false) と診断の予後 (1-true, 0-false) の一致をどのように評価するか /JMP 10/おっと、y-by-x には「合意統計」があることがわかりました。 でもそれはクロス集計分析じゃないですよね？ ありがとう、カレン！ PS「FDAガイダンス...」 おお、面白い！
Re: 真の診断 (1-true,0-false) と診断の予後 (1-true, 0-false) の一致をどのように評価するか /JMP 10/3 つの変数は、ID、診断、予後という 3 つの列である必要があります。
診断と予後の列には、各被験者の 1/0 または真/偽の値があります。
ID 診断 予後
1 真偽
2 トゥルートゥルー
等....
次に、フィット y-by-x から開始して、診断と予後を比較できます (モザイク プロットとクロス集計表が得られるように、両方の列をカテゴリカルにする必要があります)。 そこから、一致統計のフィット y-by-x に関する JMP のドキュメントを参照してください。また、「診断テストの報告に関する FDA ガイダンス」をググって、診断テストに関して実行したい分析の種類をさらに詳しく調べることもできます。
