JMP 13で名目変数を使用したCI95％の感度と特異度JMPコミュニティのメンバーの皆様、
私はJMP13を持っています
私は、別の名目変数の名目変数の感度と特異度（CI 95％）を評価するために出席しています。
私はこれを実行することができません
進め方を教えていただけますか？
この方法で混同行列を取得できます。
- ゴールドスタンダードとテスト結果のデータ列が公称モデリングタイプを使用していることを確認してください。
- [分析]>[モデルの適合]を選択します。
- [テスト結果]列を選択し、[Y]をクリックします。
- [ゴールドスタンダード]列を選択し、[追加]をクリックします。
- [実行]をクリックします。
- 上部の赤い三角形をクリックして、混同行列を選択します。
これに基づいて、感度と特異度の点推定と区間推定の両方の計算を実行できます。論文。
Re：JMP13で名目変数を使用したCI95％の感度と特異度どうもありがとうございました
私は元のデータを持っています。テストを実行するたびに、
名目変数1（ゴールドスタンダード：「コントロール」または「病気」）および
名義変数2（テスト結果：「正」または「負」）
これは次のようになります。
ゴールドスタンダードテスト結果
テスト1コントロールネガティブ
テスト2コントロールネガティブ
テスト3疾患陽性
テスト4ect...。
私の最初のメッセージの段階でこれについて言及しなかったことをお詫びします
助けてくれてありがとう、
よろしくお願いします
アラン
Re：JMP13で名目変数を使用したCI95％の感度と特異度では、元のデータ（観測ペア）ではなく、混同行列がありますか？ つまり、真のレベルと予測されたレベルの表がありますか？ その場合、JMPには役立つ分析機能が組み込まれていません。 これは、データの要約ではなく、データで機能します。 感度と特異性を計算するためのスクリプトが必要になります。 この計算は、混同行列から簡単です。
2x2のテーブルですか？
