複数の方法間で感度と特異度を比較するにはどうすればよいですか?こんにちは、みんな
参照方法と 3 つの代替方法のデータがあります。 3 つの代替方法のそれぞれに列があり、行ごとに、検体が真陽性 (TP)、偽陽性 (FP)、真陰性 (TN)、または偽陰性 (FN) であるかどうかを示します。 感度（TP/(TP+FN)）、特異度（TN/(TN+FP)）、陽性的中率（TP/(TP+FP)）、陰性的中率の3つの方法の有意差を評価したい(TN/(TN+FN)) および精度 ((TP+TN)/合計)。
さまざまな方法が互いに大きく異なるかどうかを確認できるような、数式から要約統計量を作成するにはどうすればよいですか?
モリーン
高度な統計モデリングデータの探索と視覚化Re: 複数の方法間で感度と特異度を比較するにはどうすればよいですか?こんにちは@モリーン、
利益マトリックスやコスト重視の学習のようなことをしたいようですね。 これは、フィット モデル プラットフォームで名目上のロジスティック フィットを実行することによって行われます。
そうしないと、感度や特異度などの要約統計量の p 値を決定できるように、各メソッドの十分な統計量を収集するために実験を数回繰り返す必要があります。
たとえば、実験の実行 1 の結果が次のようになったとします。
参照 = TP
A = FP
B = TP
C = FN
ただし、(他のすべての実行を完了した後) 実行 1 をもう一度繰り返すと、おそらく次の結果が得られます。
参照 = TP
A = FP
B = FN
C = TP
これにより、メソッドごとに実行 1 の数値カウントが異なります。 その結果、Y 軸を異なる実行ごとのカウント、X 軸を異なるメソッド (ref、a、b、c) として、Fit Y by X を実行すると、各メソッドは(参照メソッドを除く) カウントにはばらつきがあり、その結果、要約統計量がわずかに異なります。 ANOVA では、これらの要約統計量の平均と標準偏差を調べて、方法間に大きな違いがあるかどうかを確認します。 4 つの異なる方法を比較することになるため、Student's-t 分析ではなく Tukey-Kramer 平均分析を実行する必要があります。
もう 1 つの選択肢は、Bland-Altman 分析を検討することです。 TP、TN、FP、FN を実際の数値に再コード化する必要があります。 たとえばを参照してくださいここ。 この分析では、1 つの方法の差 (基準値との) を比較し、それを測定値に対する基準値の平均と比較します。 言い換えれば、DIF = Ref-A (y 軸上) および AVG = (Ref+A)/2 (x 軸上) を調べます。 この分析は、FP、TN など、または概要統計で実行できます。
行数 (実験実行) によっては、最初の段落のような分析を行ったほうがよいと思います。
前に述べたように、データ テーブルを共有できれば (いつでも匿名化できます ([テーブル] > [匿名化]))、どのように役立つかを正確に決定するのがはるかに簡単になります。
幸運を！、
DS
Re: 複数の方法間で感度と特異度を比較するにはどうすればよいですか?ありがとう。 これはすべてあなたが説明したように機能します。 しかし、これらの要約統計の方法間に大きな違いがあるかどうかを統計的に証明する方法が必要です。
入力を使用して分割表を作成できますが、各要約統計量は 2 つの入力の組み合わせであるため、FP 数の有意な差が、それを使用する 2 つの計算 (特異性と陽性) の有意な差に変換されるかどうかはわかりません。予測値）
Re: 複数の方法間で感度と特異度を比較するにはどうすればよいですか?こんにちは@モリーン、
データがどのように整理されているか理解できたと思います。 もしそうするなら、そしてあなたが各メソッドの統計的評価をどのように要約しようとしているのかを私が理解しているなら、それを正しい形式にするためにデータテーブルの操作を行う必要があるでしょう。 私ならこうします:
- 積み上げデータの要約を作成します。ここでは、「グループ」エントリに TP、FP、TN、FN を含む列を配置し、その行が参照、メソッド A、メソッド B、またはメソッド C のいずれであるかに関する情報を含む列を配置します。 「サブグループ」として選択します (「元のデータ テーブルへのリンク」ボックスのチェックを必ず外してください)。 これにより、FN、TN などの文字の列、その値が含まれる行の数を示す「N 行」列、そして N(メソッド A)、N(メソッド) のような名前を持つ他のいくつかの列を持つ新しいデータ テーブルが作成されます。
、N(参照)など。これらの列には、TP、FP、TN、FN イベントのそれぞれのカウントが含まれます。 - 次に、このテーブルを転置する必要があります。 「N(何かの名前)」というタイトルの列をすべて「列の転置」選択に入れ、「ラベル」には、 TP、TNなどの値。 これにより、「Label」という列を持つ新しいデータ テーブルが生成されます。このテーブルには、前のテーブルの列名 (つまり、「N(メソッド A)」など) が含まれます。 「TP」、「TN」、「FP」、「FN」という名前の列があり、各行には特定のメソッドで特定のイベントが発生した回数が含まれます。
- ここで、統計概要列を数式として作成します。 特異度は、計算する各要約統計量の TP/(TP+FN) などになります。
- 最後のステップは、Fit Y by X プラットフォームを使用してプロットすることです。 「ラベル」列を X 因子として使用し (これは「N(メソッド A)」などの値を含む列であり、要約統計量 (感度、特異度など) を Y 応答として使用します。 残念ながら、これは概要統計であり、各行の統計を調べていないため、データに対して ANOVA を実行することはできません。 各手法の全体像と、さまざまな統計に対して各手法がどの程度優れているかを確認できます。
問題を正しく理解できたと思います。 繰り返しになりますが、データ構造を確認できると、現在の場所から目的の場所に移動する方法を正確に知ることができます。
お役に立てれば！、
DS
Re: 複数の方法間で感度と特異度を比較するにはどうすればよいですか?値は文字通り、「TP」、「TN」、「FP」、「FN」という文字です。 したがって、感度や特異度などの計算は、行ごとに計算されるものではなく、値の数を使用したメソッドの要約統計量です。 データはスタックされており、4 つのカウントに対してカイ 2 乗を実行できますが、各要約統計量では 4 つの利用可能なオプションのうち 2 つしか使用されないため、たとえば TP と FN の数だけを使用してカイ 2 乗を実行する方法がわかりません。これは、TN と FP をカイ二乗の全体的な重要性に考慮せずに感度を計算するために使用されます。
Re: 複数の方法間で感度と特異度を比較するにはどうすればよいですか?こんにちは@モリーン、
これにはいくつかの方法があり、テーブルのレイアウトによって異なります。 積み上げられている場合、つまり、たとえば「メソッド」というラベルの付いた列があり、そこに「参照」、「Alt A」、「Alt B」などのエントリが含まれている場合は、それぞれの統計列を作成します。調べている統計、感度、特異度など。 各ステータスは、持っている式によって計算されます。 次に、感度などについて積み上げ列に対して ANOVA を実行します。 ANOVA 分析では、A 対 B 対 C などの感度に大きな違いがあるかどうかを知ることができます。これを積み上げると、3 つの代替手法のそれぞれが参照とどのように比較されるかだけでなく、どのように比較されるかを確認するのに非常に役立ちます。それらはすべて互いに比較されます。
実験の実行によってテーブルが行ごとに配置されている場合は、ANOVA を実行するために統計列ごとに積み重ねる新しいデータ テーブルを作成する必要があります。
データ テーブルを共有 (必要に応じて匿名化) できれば、データ構造とどこに行こうとしているのかをよりよく理解できる場合、特定の問題に対処するのが簡単になる可能性があります。
興味がありますが、TP、FN、TN、FP の値は 2 進数の 0 または 1 ですか、それとも 0 から 1 の間の範囲ですか? また、実験のすべての実行にわたる統計 (感度など) を合計して集計値を比較したいですか、それとも実行ごとに評価したいですか?
お役に立てれば！、
DS
