使用 JMP 13 的標稱變量，靈敏度和特異性 CI 為 95%尊敬的 JMP 社區成員，
我有 JMP 13
我正在評估一個名義變量對另一個名義變量的敏感性和特異性（CI 95%）。
我無法執行此操作
您能指出如何進行嗎？
你可以這樣得到混淆矩陣：
- 確保黃金標準和測試結果數據列使用名義建模類型。
- 選擇分析 > 擬合模型。
- 選擇測試結果列並單擊 Y。
- 選擇黃金標準列並單擊添加。
- 單擊運行。
- 單擊頂部的紅色三角形並選擇混淆矩陣。
您可以根據此計算敏感性和特異性的點估計和區間估計文章。
回复：使用 JMP 13 的標稱變量的靈敏度和特異性 CI 95%非常感謝
我有原始數據；對於每次測試執行我都有以下值
名義變量 1（黃金標準：“控制”或“疾病”）和值
標稱變量 2（測試結果：“正”或“負”）
這看起來像：
金標準 測試結果
測試 1 對照陰性
測試 2 對照陰性
測試 3 疾病呈陽性
測試4等....
抱歉在我的第一條消息階段沒有提到這一點
再次感謝你的幫助，
我最好的問候
艾倫
回复：使用 JMP 13 的標稱變量的靈敏度和特異性 CI 95%那麼你有混淆矩陣，而不是原始數據（觀察對）？ 也就是說，您有真實水平與預測水平的表格嗎？ 如果是這樣，那麼 JMP 沒有內置分析可以幫助您。 它適用於數據，而不是數據的摘要。 您需要一個腳本來計算敏感性和特異性。 從混淆矩陣來看，這個計算很簡單。
這是一張 2x2 的桌子嗎？
