典型的な診断テストには2つの結果があります。「ゴールドスタンダード」または既知の結果に基づいて被験者を正しく分類することを目的としたポジティブまたはネガティブです。これらの診断テストには、テストの臨床的価値を評価するために使用される特定のパフォーマンス測定値があります。診断テストのための2つの基本的な尺度は感度と特異度です。感度は、あなたのテストで陽性と判定された真陽性の被験者の割合であり、特異度は、あなたのテストで陰性と判定された陰性の被験者の割合です。その他にも関心のある措置があり、それらはFDAの手引きに概説されています。診断テストを評価する研究からの結果の報告に関する統計的ガイダンス 。これらの性能尺度は、2×2の偶然性の真理値表（すなわち、既知の規格による診断 - 侵襲的なことが多い）とテスト結果の対比に基づいています。
たとえば、Zhouらの例を考えてみましょう。al。（ 診断医学における統計的方法 、Ｗｉｌｅｙ ２００２）。
このデータテーブルには、2つの列があります。「真理値」と「テスト結果」です。Y = X真理値とX =テスト結果のフィットY×Xプラットフォームを使用して、分割テーブル（下記）を取得できます。この分割表を使用して、パフォーマンス測定値を収集できます。
感度は、私たちのテストで陽性と判定された真陽性の割合です。私たちの例では、それは29/30、つまり私たちの表の96％のCol％値です。別のパフォーマンス指標は、負の予測値、またはNPVです。NPVは、本当に陰性であると陰性とテストされる被験者の割合です。この例では、NPVは11/12、つまりRow％は91.67です。そのため、どこを調べればよいかわかっていれば、診断結果は分割表にあります。しかし、それらの信頼区間はありません。信頼区間に到達するために、各パフォーマンス尺度に対して正しいサブジェクトのサブセットを使用する限り、Distributionプラットフォームを使用できます。感度は真のポジティブに基づいています。陰性をテストする人のNPVなど。
定期的にパフォーマンス測定を行い、それらを明確なフォーマットで他のユーザーと共有する必要があるので、私はJSLに目を向けました。今 JMPアドイン「パフォーマンス測定」 診断テストに必要なすべての要約統計を1か所にまとめています。アドインを起動すると、診断列（つまり真の結果）とテスト結果列（つまりテスト結果）を入力するためのダイアログボックスが表示されます。グループ化列がある場合は、次の操作を実行できます。それも使ってください。このダイアログボックスでは、（信頼区間の）有意水準を設定することもできます。
次に、陽性テストに対応するレベルの入力を求められます。2×2の表を左上のセルをポジティブ/ポジティブセルにする「標準」フォーマットにしたい場合は、列のプロパティ「値順」を使用してポジティブ結果を最上位に設定する必要があります各列の値
結果の出力は以下のとおりです。
出力は、私が最も頻繁に必要としていたもの：2 x 2のカウント表と信頼区間を含むパフォーマンス測定の表の観点から作成されました。グラフィック指向のJMPプラットフォームの精神に合わせて、出力にグラフィックを保持しました。スクリプトはカテゴリカルモデリングプラットフォームを使用して2×2テーブルと頻度チャートを取得し、次に2×2テーブルの値を参照してパフォーマンス測定値テーブルを生成します。信頼区間は、尤度比についてのものを除いたスコア信頼区間であり、記事の方法に基づいています：「信頼性のある尤度比：診断テスト研究のためのサンプルサイズ推定」。 J Clin Epidemiol 。1991; 44（8）：763-70。Simel DL、Samsa GP、Matchar DB。
パフォーマンス測定スクリプトは、 「医療診断ツール」アドイン JMPファイル交換で（ダウンロードには無料のSASログインが必要です）。これまでのところ、このツールキットには2つのツールがあります。上で説明したものと、ROC曲線からAUCの信頼区間を計算するものです。
ジェフパーキンソン書きました：
あ更新版このアドインの最近の投稿 JMPファイル交換 。
トーマスパスラー書きました：
このブログで説明した医療診断ツールを見つけようとしましたが、データベースから削除されたようです。何か提案はありますか？どうもありがとう
こんにちは。これらのアドインはJMP Pro 14で動作しますか？ありがとう、ビル
こんにちはビル、
最新のバージョン（2016年に更新されたもの）を持っている限り、それはうまく動作するはずです（私にはうまくいきます）。 興味のあるアドインのモデル分類しきい値の探索もあります。 それはいくつかの対話型グラフィックスと同様に上記のツールを含みます。
ブログとアドインへのリンク
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Exploring-Model-Classification-Thresholds/ta-p/66964
デモで会話を発見する
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2018/Beyond-ROC-Curves-Finding-Meaning-and-Balancing-Trade-Offs-US/ta-p/73708
カレン
