KONSİL

Hesaplayıcı · deterministik

McNemar örneklem hesaplayıcı (aynı hastada iki test)

İki tanı testini aynı hastalarda karşılaştırmak: uyumsuz çift oranlarından olgu sayısı.

Hesaplayıcı

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

Test A pozitif, test B negatif olan olgu oranı (0–1). Pilottan ya da iki testi aynı hastalara uygulayan yayından.
Test B pozitif, test A negatif olan olgu oranı (0–1).

Ne zaman kullanılır?

İki test aynı hastalarda karşılaştırılıyorsa (görüntülemede en güçlü ve en yaygın tasarım) doğru araç McNemar'dır. Alanın en sık hatası: örneklemi duyarlılık FARKI üzerinden hesaplamak. Bilgiyi taşıyan şey uyumsuz çiftlerdir — iki testin ayrıştığı olgular; yayınlanmış duyarlılıklardan türetilemezler.

Girdileri nereden bulacaksın?

  • p₁₀ ve p₀₁: yalnız bir testin yakaladığı olgu oranları. Kaynağı pilot çalışman ya da iki testi aynı hastalara uygulamış bir yayındır; yoksa bunu dürüstçe yaz ve makul aralıkta duyarlılık tablosu sun.
  • İki test çok uyumluysa (uyumsuz çift az), görünürdeki büyük fark bile dev örneklem ister — hesaplayıcıda dene.

Çalışılmış örnek

Test A olguların %15'ini tek başına, test B %5'ini tek başına yakalıyorsa çözücü %80 güçle 155 hastalıklı olgu ister; %20 kayıpla hedef 194 olur. Prevalans %20 ise taranacak hasta sayısını bulmak için sonucu prevalansa bölmeyi unutma.

Örnekteki varsayımlar (çözücünün beyanı): uyuşmayan çift oranı = 0.2; yalnız A'nın yakaladığı = 0.1500, yalnız B'nin = 0.0500; alfa = 0.05, güç = 0.8.

Protokole nasıl yazılır?

Doldurulabilir yöntem cümlesi

“İki indeks test aynı hastalara uygulanacak ve McNemar testiyle karşılaştırılacaktır. [Kaynakla] uyumsuz çift oranları p₁₀ = [değer] ve p₀₁ = [değer] alınarak %80 güçle [n] hastalıklı olgu gerekti; %[prevalans] prevalansla yaklaşık [N] hasta taranacaktır.”

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. Connor RJ. Sample size for testing differences in proportions for the paired-sample design. Biometrics. 1987;43:207–211.

İlgili rehberler