KONSİL

Hesaplayıcı · deterministik

Duyarlılık / özgüllük örneklem hesaplayıcı

Tanı testinin doğruluğunu güven aralığıyla ölçmek: beklenen oran ve GA yarı genişliğinden hastalıklı olgu sayısı.

Hesaplayıcı

Yapay zekâ yok, kayıt yok — hesap sunucudaki deterministik çözücüde koşar; G*Power ve R pwr karşısında doğrulanmıştır.

0–1 arası: %85 için 0.85. Yakın popülasyonlu yayınlardan al.
Klinik olarak anlamlı kalan en geniş aralık: ±0.05 sıkı, ±0.10 gevşek bir hedeftir.

Ne zaman kullanılır?

"Bu testin duyarlılığı nedir?" sorusu hipotez testi değil, tahmin problemidir: örneklem, kabul edebileceğin güven aralığı genişliğinden çıkar; güç hesabından değil. Tanısal doğruluk çalışmalarının çoğu bu sınıftadır. Ayrıntılı anlatım tanısal doğruluk rehberinde.

Girdileri nereden bulacaksın?

  • Beklenen değer: yakın popülasyonlu yayından; referans aralığın ucundaysa (0,90+) örneklem hızla küçülür ama Wilson yöntemi bunu doğru ele alır.
  • Unutma — prevalans adımı: çıkan sayı HASTALIKLI olgu sayısıdır; taranacak toplam, prevalansa bölerek bulunur. Özgüllük için aynı hesap sağlıklı tarafta yapılır.

Çalışılmış örnek

Beklenen duyarlılık 0,85 ve hedef ±0,05'lik %95 GA için çözücü 196 hastalıklı olgu ister (Wilson yöntemi). Tarama akışında prevalans %20 ise yaklaşık 980 ardışık hasta taranmalıdır; %10 değerlendirilemeyen tetkik payıyla hedef 218 olguya çıkar.

Örnekteki varsayımlar (çözücünün beyanı): beklenen oran (duyarlılık/özgüllük) = 0.85; istenen GA yarı-genişliği = ±0.05; güven düzeyi = %95; DİKKAT: şu girdiler bu yöntemde kullanılmadı ve YOK SAYILDI: ['power'].

Protokole nasıl yazılır?

Doldurulabilir yöntem cümlesi

“Birincil amaç duyarlılık ve özgüllüğün tahminidir. [Kaynakla] beklenen duyarlılık [değer] için ±[yarı genişlik] Wilson %95 GA [n] hastalıklı olgu gerektirdi; %[prevalans] prevalansla yaklaşık [N] hasta taranacaktır. Referans standart, indeks test sonucundan bağımsız olarak tüm hastalara uygulanacaktır.”

Dayanaklar

  1. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2. baskı. Lawrence Erlbaum; 1988.
  2. Faul F, Erdfelder E, Lang A-G, Buchner A. G*Power 3: a flexible statistical power analysis program. Behav Res Methods. 2007;39:175–191.
  3. Champely S. pwr: Basic Functions for Power Analysis (R paketi).
  4. Newcombe RG. Two-sided confidence intervals for the single proportion: comparison of seven methods. Stat Med. 1998;17:857–872.

İlgili rehberler