Przegląd Statystyczny
przedziały ufności: oszacowanie interwału parametru populacji i zwykle ustalane na 95%. W przypadku pobrania 100 próbek z populacji, średni wynik lub pomiar z 95 z tych populacji mieściłby się w zakresie 95% przedziałów ufności. Im bliżej lub ciaśniej zakres 95% CI jest od rzeczywistej średniej, tym silniejsze wyniki tego badania.,
Standardowy błąd pomiaru: wartość ta określa zakres ( + / – ), w którym prawdziwy wynik pacjenta może zmieścić się w danym teście. Jeśli sem dla goniometrycznego pomiaru zakresu ruchu dla zgięcia kolana wynosi 3,5 stopnia, to można oczekiwać zmiany rzeczywistego / rzeczywistego zakresu ruchu między 116,5 a 123,5 stopnia, gdy rzeczywista zmierzona wartość wynosi 120 stopni. Jest również uważany za odchylenie standardowe wartości od powtarzanych wyników badań.
wrażliwość: jeśli pacjent ma chorobę, jakie są szanse, że wynik testu klinicznego będzie pozytywny?, To jest twoja miara prawdziwych pozytywów. Wartości wahają się od 0 do 1,0, gdzie 1,0 = 100% wartości rzeczywistych. Mnemoniczny pysk jest używany do zastosowania tych ustaleń. Jeśli test ma wysoką czułość i test jest negatywny, klinicysta może czuć się lepiej o wykluczeniu choroby (pysk). Badania kliniczne o wyższej czułości są lepsze dla pacjentów przesiewowych na stan docelowy, ale nie tak dobre dla zapewnienia konkretnej diagnozy., Innymi słowy, gdy bardzo czuły test jest negatywny, możesz czuć się bardziej pewny, że pacjent nie ma tego stanu, jednak jeśli test jest pozytywny, nie możesz być pewien, że miał ten stan, chyba że test był również bardzo specyficzny.
swoistość: jeśli pacjent nie ma choroby, jakie są szanse, że test kliniczny będzie negatywny? To jest twoja miara prawdziwych negatywów. Wartości wahają się od 0 do 1,0, gdzie 1,0 = 100% Prawdziwych negatywów. Spin mnemoniczny jest używany do zastosowania tych ustaleń., Jeśli test ma wysoką swoistość i test jest pozytywny, klinicysta może czuć się lepiej o rządzenie w chorobie (SpIn). Gdy bardzo specyficzny test jest pozytywny, możesz czuć się bardziej pewny, że pacjent ma ten stan, jednak jeśli test jest negatywny, nie możesz być pewien, że nie ma tego stanu, chyba że test był również bardzo wrażliwy.
dodatni współczynnik prawdopodobieństwa (+LR): wyraża zmianę kursów sprzyjającą warunkowi, gdy wynik testu jest pozytywny. Jest to obliczenie swoistości i czułości badania (+LR = Czułość / 1-swoistość)., A + LR > 1.0 zwiększa prawdopodobieństwo postawienia prawidłowej diagnozy na podstawie wyniku testu.
Współczynnik prawdopodobieństwa ujemnego: wyraża zmianę kursów, w których warunek jest nieobecny, gdy wynik testu ujemnego jest ujemny. Jest to obliczenie swoistości i czułości badania (- LR = 1-czułość / swoistość). Lr < 1.0 zwiększa prawdopodobieństwo przedstawienia prawidłowej diagnozy na podstawie wyniku testu.,
Odds Ratio: jest to oszacowanie ryzyka względnego i jest zwykle stosowane, gdy ryzyka względnego nie można dokładnie określić na podstawie ograniczeń badania(niemożność dokładnego obliczenia skumulowanej częstości występowania, tj. studium przypadku). Jest często używany do wyrażenia rozmiaru efektu. Jest to stosunek szans zdarzenia zachodzącego w jednej grupie do szans zdarzenia zachodzącego w innej grupie. Jest to prawdopodobieństwo tego samego zdarzenia lub warunku występujące w dwóch grupach., Stosunek kursów 1:1 oznacza brak różnicy kursów pomiędzy grupami (zdarzenie lub warunek występuje jednakowo w obu grupach).
ryzyko względne: jest to miara efektu względnego, który jest współczynnikiem opisującym ryzyko związane z narażoną grupą w porównaniu do grupy nienaświetlonej. Oznacza to prawdopodobieństwo, że ktoś, kto był narażony na czynnik ryzyka będzie rozwijać warunek w porównaniu do kogoś, kto nie był narażony.
wielkość efektu: wielkość różnicy między dwoma zabiegami lub związek między dwiema zmiennymi., Większy rozmiar efektu dla jednego leczenia wskazuje, że spowodowało to większą dodatnią różnicę w mierzonym wyniku.
ważność: czy badanie kliniczne mierzy to, co ma mierzyć? Na to pytanie odpowiada Ważność. Często można to zmierzyć za pomocą wartości czułości i swoistości, a także wskaźników prawdopodobieństwa (często stosuje się pozytywne i negatywne wartości predykcyjne, ale nie są one tak pomocne, jak wskaźniki prawdopodobieństwa).
wiarygodność: jak dobrze egzaminatorzy zgadzają się z wynikami testu? Wiarygodność jest miarą porozumienia, ale nie ważności., Opiera się ona na ilości błędów występujących w zbiorze wyników. Aby badanie kliniczne miało dobrą Ważność, wymagana jest dobra wiarygodność. Jednak testy, które nie mają dobrej ważności, mogą nadal mieć doskonałą niezawodność. Egzaminatorzy mogą być w stanie bardzo wiarygodnie zmierzyć test między sobą a innymi egzaminatorami, ale nie musi to oznaczać, że test jest dobrym miernikiem określonego stanu lub diagnozy. Mierzy się ją współczynnikami (w zależności od rodzaju zmiennej współczynniki korelacji Kappa lub Interklasycznej).,
Ta statystyka ocenia proporcję zaobserwowanego porozumienia, a następnie bierze pod uwagę proporcję, której można się spodziewać przez przypadek. Został zaprojektowany przede wszystkim do pomiaru nieparametrycznych danych, takich jak zmienne dychotomiczne, które obejmują odpowiedzi Tak / nie i pozytywne / negatywne, i zmiennych kategorycznych, takich jak oceny testu manualnego mięśni. Zakres wyników wynosi od 0 do 10, a interpretacja wyników została zaproponowana jako:
1,0 = doskonała
0,8 do 1,0 = doskonała
0,6 do 0,8 = istotna
0,4 do 0.,6 = umiarkowana
< 0.4 = słaba
ważona Kappa: zwykła statystyka Kappa nie różnicuje się między nieporozumieniami. Jeśli badacz chce przypisać większą wagę jednej różnicy zdań nad drugą ze względu na większe możliwe ryzyko, to staje się ważoną Kappa. Niektóre nieporozumienia mogą być poważniejsze niż inne. Nie wszystkie dane można różnicować w ten sposób, ale jeśli to możliwe, to ta ważona Kappa może być wykorzystana do oszacowania wiarygodności.
współczynnik korelacji Wewnątrzklasowej (ICC): ICC jest współczynnikiem niezawodności., Oblicza wariancję ocen i jest w stanie odzwierciedlać zarówno stopień zgodności, jak i zgodność między ocenami. Waha się od 0 do 1,0. ICC jest miarą niezawodności przeznaczoną przede wszystkim dla zmiennych parametrycznych (dane interwałowe lub proporcyjne), które są ciągłe, takie jak zakres pomiarów ruchu, wysokość, waga itp. Interpretacja wyników została zaproponowana jako:
1.0 = Perfect
0.9 to 1.0 = Excellent
0.75 to 0.9 = Good
0.5 to 0.75 = Modern
< 0.,5 = Poor
korelacja: korelacja jest miarą Stowarzyszenia, a nie porozumienia (Umowa o miarach niezawodności). Wskazuje liniową zależność między zmiennymi i waha się od -1 do 0 do 1 i jest mierzona współczynnikami (Pearson lub Spearmans). Im bliżej zmiennej jest 1, tym silniejsza jest korelacja dodatnia, a im bliżej -1, tym silniejsza jest korelacja ujemna. W większości przypadków zero oznacza brak korelacji między zmiennymi. Rozmiary korelacji zostały zdefiniowane jako:
+/ – 0,1 do 0,3 = Małe
+/ – 0,3 do 0,5 = średnie
+/ – 0,5 do 1.,0 = Duże
współczynniki korelacji: statystyki, które ilościowo opisują siłę i kierunek zależności między dwiema zmiennymi.