Statistical Review
luottamusvälit: väli arvio populaation parametri, ja yleensä perustettu 95%. Jos yksi oli ottaa 100 näytettä perusjoukosta, keskiarvo pisteet tai mittaus 95 noista otoksen populaatiot olisi kuulua välillä 95% luottamusvälit. Mitä lähempänä tai tiukemmin 95% CI: n vaihteluväli on todellisesta keskiarvosta, sitä vahvempia ovat kyseisen testin tulokset.,
Standardimittausvirhe: tämä arvo kertoo vaihteluvälin ( + / – ), jonka sisällä potilaan todellinen pistemäärä saattaa mahtua tiettyyn testiin. Jos SEM varten goniometric mittaus liikerataa polven fleksio on 3,5 astetta kuin voisi odottaa vaihtelu totta/todellinen liikerataa olla välillä 116.5 ja 123.5 astetta, kun todellinen mitattu arvo on 120 astetta. Sitä pidetään myös arvojen keskihajontana toistuvista testituloksista.
Herkkyys: Jos potilas ei ole kunnossa, mitkä ovat mahdollisuudet, että kliininen testi on positiivinen?, Tässä on todellinen Positiivisuutesi. Arvot vaihtelevat välillä 0-1, 0 jossa 1, 0 = 100% todelliset positiiviset. Näiden havaintojen levittämiseen käytetään muistisanaista kuonoa. Jos testi on korkea herkkyys ja testi on negatiivinen, lääkäri voi tuntea paremmin sulje Pois taudin (Kuono). Kliiniset testit, joilla on suurempi herkkyys, ovat parempia seulontapotilaiden kohdetilaan, mutta eivät yhtä hyviä antamaan erityistä diagnoosia., Toisin sanoen, kun erittäin herkkä testi on negatiivinen, voit tuntea enemmän vakuutti, että potilas ei ole kunnossa, mutta jos testi on positiivinen, ei voi olla varma, että he ovat tuossa kunnossa, ellei testi oli myös erittäin tarkka.
Spesifisyys: Jos potilas ei ole kunnossa, mitkä ovat mahdollisuudet, että kliininen testi on negatiivinen? Tämä on mittasi todellisista negatiiveista. Arvot vaihtelevat välillä 0-1, 0 jossa 1, 0 = 100% todelliset negatiivit. Näitä havaintoja käytetään muistisykliinillä., Jos testi on korkea spesifisyys ja testi on positiivinen, lääkäri voi tuntea paremmin hallitseva tauti (SpIn). Kun erittäin spesifinen testitulos on positiivinen, voit tuntea enemmän vakuutti, että potilas ei ei on kunnossa, mutta jos testi on negatiivinen, et voi olla varma, että ne ei ole kunnossa, ellei testi oli myös erittäin herkkä.
positiivinen Todennäköisyyssuhde (+LR): ilmaisee tilan suosivien kertoimien muutoksen positiivisessa testissä. Se on testin spesifisyyden ja herkkyyden laskeminen (+LR = herkkyys / 1-spesifisyys)., A +LR > 1.0 lisää todennäköisyyttä tarjoamalla oikea diagnoosi perustuu testin tulos.
negatiivinen Todennäköisyyssuhde: ilmaisee todennäköisyyden muutoksen todennäköisyydessä, että ehto puuttuu negatiivisessa testissä. Se on testin spesifisyyden ja herkkyyden laskeminen (- LR = 1-herkkyys / spesifisyys). LR < 1.0 lisää todennäköisyyttä tarjoamalla oikea diagnoosi perustuu testin tulos.,
Odds Ratio: Tämä on arvio suhteellinen riski ja on tyypillisesti käytetään, kun suhteellinen riski ei voida määrittää tarkasti, joka perustuu tutkimuksen rajoituksista (kyvyttömyys tarkasti laskea kumulatiivinen ilmaantuvuus, eli tapaus-verrokkitutkimus). Sitä käytetään usein ilmaisemaan vaikutuksen kokoa. Se on yhdessä ryhmässä esiintyvän tapahtuman todennäköisyyksien suhde toisessa ryhmässä esiintyvään todennäköisyyteen. Se on todennäköisyys, että sama tapahtuma tai tila esiintyy kahdessa ryhmässä., 1: 1-kerroinsuhde tarkoittaa, että ryhmien välillä ei ole eroa kertoimissa (tapahtuma tai tila tapahtuu yhtä lailla molemmissa ryhmissä).
Suhteellinen Riski: Tämä on mitta suhteellinen vaikutus, joka on suhdeluku, joka kuvaa riskejä altistuvat ryhmä verrattuna valottamattomat ryhmä. Se osoittaa todennäköisyyttä, että joku, joka on ollut alttiina riskitekijä on kehittää kunnossa verrattuna joku, joka ei ole altistunut.
Vaikutus Koko: suuruus ero välillä kaksi hoitoja tai suhde kahden muuttujan., Yhden hoidon suurempi vaikutuskoko osoittaa, että se johti suurempaan positiiviseen tulokseen, joka mitattiin.
pätevyys: mittaako Kliininen testi, mitä sillä on tarkoitus mitata? Tähän kysymykseen validity vastaa. Tämä voi usein olla mitattu Herkkyys ja Spesifisyys-arvot sekä Todennäköisyys Tunnusluvut (positiivinen ja negatiivinen ennustearvo ovat käyttää usein, mutta eivät ole yhtä hyödyllistä kuin todennäköistä, tunnusluvut).
luotettavuus: kuinka hyvin tenttaajat sopivat testin tuloksista? Luotettavuus on sopimus, mutta ei pätevyys., Se perustuu pistemäärässä esiintyvään virhemäärään. Jotta kliinisellä testillä olisi hyvä pätevyys, tarvitaan hyvä luotettavuus. Testeillä, joilla ei ole hyvää pätevyyttä, voi kuitenkin olla erinomainen luotettavuus. Tutkinnon voi mitata testi erittäin luotettavasti keskenään ja muiden tutkijoiden, mutta se ei välttämättä tarkoita, että testi on hyvä mittaamaan tietyn tilan tai diagnoosi. Se mitataan kertoimilla (Kappa tai Intraklassinen korrelaatiokerroin riippuen muuttujan tyypistä).,
Kappa: tämä on sovun mitta, joka on sattuman kautta korjattu. Tässä tilastossa arvioidaan havaitun sopimuksen osuutta ja otetaan sitten huomioon se osuus, joka voidaan odottaa sattumalta. Se oli suunniteltu ensisijaisesti mitata ei-parametrinen tietoja, kuten dikotomisiin muuttujiin, jotka ovat Kyllä/Ei ja Positiivisia/Negatiivisia vastauksia, ja kategorinen muuttuja, kuten lihasten manuaalinen testi laadut. Välillä tulokset kulkee 0 10 ja tulkinta tulokset on ehdotettu, kuten:
1.0 = Täydellinen
0,8-1,0 = Erinomainen
0.6 0,8 = Merkittäviä
0,4-0.,6 = Kohtalainen
< 0.4 = Heikko
Painotettu Kappa: tavallinen Kappa-tilasto ei erotella erimielisyyksiä. Jos tutkija haluaa antaa enemmän painoa yksi erimielisyys toinen, koska suurempi mahdolliset riskit, niin se tulee Painotettu Kappa. Jotkut erimielisyydet voivat olla vakavampia kuin toiset. Kaikkia tietoja ei voida eriyttää näin, mutta jos se voidaan sitten käyttää tätä painotettua kappaa luotettavuuden arvioimiseen.
Intraklassinen korrelaatiokerroin (ICC): ICC on luotettavuuskerroin., Se laskee vaihtelevuuden pistemäärissä ja pystyy heijastamaan sekä kirjeenvaihdon astetta että luokitusten välistä yhteisymmärrystä. Se vaihtelee välillä 0-1, 0. ICC on mitata luotettavuutta on suunniteltu ensisijaisesti parametriset muuttujat (väli-tai-suhde) tiedot, jotka ovat jatkuvia, kuten liikerataa mittauksia, pituus, paino, jne. Tulkinta tulokset on ehdotettu, kuten:
1.0 = Täydellinen
0,9 1,0 = Erinomainen
0.75 0,9 = Hyvä
0,5-0,75 = Kohtalainen
< 0.,5 = Huono
korrelaatio: korrelaatio on assosiaation eikä sopimuksen mitta (luotettavuustoimenpiteitä koskeva sopimus). Se ilmaisee muuttujien lineaarisen suhteen ja vaihtelee välillä -1-0-1, ja se mitataan kertoimilla (Pearson tai Spearmans). Lähempänä muuttuja on 1, sitä voimakkaampi positiivinen korrelaatio ja lähempänä -1, sitä voimakkaampi negatiivinen korrelaatio. Suurimmaksi osaksi nolla ei osoita lainkaan korrelaatiota muuttujien välillä. Korrelaatio koot on määritelty:
+/- 0,1-0,3 = Pieni
+/- 0,3-0,5 = Medium
+/- 0,5-1.,0 = suuri
korrelaatiokertoimet: tilastot, jotka kuvaavat kvantitatiivisesti kahden muuttujan välisen suhteen lujuutta ja suuntaa.