Sensibilidad y especificidad con IC 95% utilizando variable nominal con JMP 13Estimados miembros de la comunidad JMP:
Tengo JMP 13
Asistiré para evaluar la sensibilidad y especificidad (con un IC del 95%) de una variable nominal para otra variable nominal.
No puedo realizar esto
¿Puede indicar cómo proceder?
¿Entonces tiene la matriz de confusión, no los datos originales (pares de observación)? Es decir, ¿tienes una tabla de niveles verdaderos versus niveles predichos? Si es así, JMP no tiene un análisis incorporado para ayudarlo. Funciona con los datos, no con un resumen de los datos. Necesitaría un script para calcular la sensibilidad y especificidad. Este cálculo es simple a partir de la matriz de confusión.
¿Es una mesa de 2x2?
Re: Sensibilidad y especificidad con IC 95% usando variable nominal con JMP 13Muchas gracias
Tengo los datos originales; para cada prueba que realizo tengo el valor de
variable nominal 1 (patrón oro: "control" o "enfermedad") y el valor de
la variable nominal 2 (resultado de la prueba: "positivo" o "negativo")
Este se parece a:
Resultado de la prueba estándar de oro
Prueba 1 Control Negativo
Prueba 2 Control Negativo
Prueba 3 enfermedad positiva
Prueba 4 ect ....
Perdón por no haber mencionado esto en la etapa de mi primer mensaje
Gracias de nuevo por tu ayuda,
Con mis mejores deseos
Alan
Re: Sensibilidad y especificidad con IC 95% usando variable nominal con JMP 13Puede obtener la matriz de confusión de esta manera:
- Asegúrese de que las columnas de datos Gold Standard y Test Result estén usando el tipo de modelado Nominal.
- Seleccione Analizar> Ajustar modelo.
- Seleccione la columna Resultado de la prueba y haga clic en Y.
- Seleccione la columna Gold Standard y haga clic en Agregar.
- Haga clic en Ejecutar.
- Haga clic en el triángulo rojo en la parte superior y seleccione Matriz de confusión.
Puede realizar los cálculos para estimaciones puntuales y estimaciones de intervalo de la sensibilidad y especificidad en función de este artículo .
