analiză statistică
intervale de încredere: estimarea intervalului unui parametru al populației și, de obicei, stabilit la 95%. Dacă s-ar lua 100 de eșantioane din populație, scorul mediu sau măsurarea de la 95 dintre aceste populații de eșantioane s-ar încadra în intervalul de încredere de 95%. Cu cât intervalul IÎ 95% este mai apropiat sau mai strâns de media reală, cu atât rezultatele testului respectiv sunt mai puternice.,
eroare standard de măsurare: această valoare indică intervalul ( + / – ) în care scorul real al unui pacient s-ar putea încadra într-un test dat. Dacă SEM goniometric pentru măsurarea gama de mișcare pentru genunchi flexie este de 3,5 grade decât s-ar putea aștepta la o variație a adevarat/real gama de mișcare să fie între 116.5 și 123.5 grade cand de fapt valoarea măsurată este de 120 de grade. De asemenea, este considerat ca deviația standard a valorilor de la scorurile de testare repetate. sensibilitate: dacă un pacient are o afecțiune, care sunt șansele ca testul clinic să fie pozitiv?, Aceasta este măsura dvs. de adevărate pozitive. Valorile variază de la 0 la 1.0 unde 1.0 = 100% pozitive reale. Botul mnemonic este folosit pentru a aplica aceste constatări. Dacă un test are o sensibilitate ridicată și testul este negativ, un clinician se poate simți mai bine cu privire la excluderea bolii (Bot). Testele clinice cu sensibilitate mai mare sunt mai bune pentru screening-ul pacienților pentru starea țintă, dar nu la fel de bune pentru a oferi un diagnostic specific., Cu alte cuvinte, atunci când un test extrem de sensibil este negativ, vă puteți simți mai sigur că pacientul nu are această afecțiune, cu toate acestea, dacă testul este pozitiv, nu puteți fi sigur că au avut acea afecțiune, cu excepția cazului în care testul a fost, de asemenea, foarte specific.
specificitate: dacă un pacient nu are o afecțiune, care sunt șansele ca testul clinic să fie negativ? Aceasta este măsura voastră a adevăratelor negative. Valorile variază de la 0 la 1.0 unde 1.0 = 100% negative adevărate. Spinul mnemonic este utilizat pentru a aplica aceste constatări., Dacă un test are o specificitate ridicată și testul este pozitiv, un clinician se poate simți mai bine în privința guvernării bolii (SpIn). Când un test foarte specific este pozitiv, vă puteți simți mai sigur că pacientul are această afecțiune, cu toate acestea, dacă testul este negativ, nu puteți fi sigur că nu au această afecțiune, cu excepția cazului în care testul a fost, de asemenea, extrem de sensibil.
raportul probabilității pozitive (+LR): exprimă modificarea cotelor care favorizează condiția atunci când este dat un test pozitiv. Este un calcul al specificității și sensibilității unui test (+LR = sensibilitate / 1-specificitate)., A + LR > 1.0 crește probabilitatea de a oferi un diagnostic corect pe baza rezultatului testului.
rata de probabilitate negativă: exprimă modificarea cotelor că o condiție este absentă atunci când este dat un test negativ. Este un calcul al specificității și sensibilității unui test (- LR = 1-sensibilitate / specificitate). A LR < 1.0 crește probabilitatea de a oferi un diagnostic corect pe baza rezultatului testului.,
cote Ratio: aceasta este estimarea riscului relativ și este de obicei utilizată atunci când riscul relativ nu poate fi determinat cu exactitate pe baza limitărilor studiului (incapacitatea de a calcula cu exactitate incidența cumulativă, adică un studiu de caz-control). Este adesea folosit pentru a exprima dimensiunea efectului. Este raportul dintre cotele unui eveniment care are loc într-un grup și șansele ca acesta să apară într-un alt grup. Este probabilitatea ca același eveniment sau condiție să apară în două grupuri., Un raport de Cote 1: 1 înseamnă nici o diferență de cote între grupuri (evenimentul sau condiția apare în mod egal în ambele grupuri). riscul relativ: aceasta este măsura efectului relativ, care este raportul care descrie riscurile asociate grupului expus în comparație cu grupul neexpus. Aceasta indică probabilitatea ca cineva care a fost expus la un factor de risc va dezvolta starea în comparație cu cineva care nu a fost expus.
dimensiunea efectului: magnitudinea diferenței dintre două tratamente sau relația dintre două variabile., O dimensiune mai mare a efectului pentru un tratament indică faptul că a dus la o diferență pozitivă mai mare în rezultatul măsurat.
valabilitate: testul clinic măsoară ceea ce este destinat să măsoare? Aceasta este întrebarea la care răspunde valabilitatea. Acest lucru poate fi adesea măsurat prin valori de sensibilitate și specificitate, precum și rapoarte de probabilitate (valorile predictive pozitive și negative sunt utilizate adesea, dar nu sunt la fel de utile ca rapoartele de probabilitate).
fiabilitate: cât de bine sunt de acord examinatorii cu privire la rezultatele unui test? Fiabilitatea este o măsură de acord, dar nu de valabilitate., Se bazează pe cantitatea de eroare care este prezentă într-un set de scoruri. Pentru ca un test clinic să aibă o valabilitate bună, este necesară o bună fiabilitate. Cu toate acestea, testele care nu au o valabilitate bună pot avea în continuare o fiabilitate excelentă. Examinatorii pot fi capabili să măsoare un test foarte fiabil între ei și alți examinatori, dar acest lucru nu înseamnă neapărat că testul este o măsură bună a unei anumite afecțiuni sau diagnostice. Se măsoară prin coeficienți (coeficienți de corelație Kappa sau Intraclass în funcție de tipul de variabilă)., Kappa: aceasta este o măsură de acord care a fost corectată din întâmplare? Această statistică evaluează proporția acordului observat și apoi ia în considerare proporția care poate fi așteptată din întâmplare. Acesta a fost conceput în primul rând pentru a măsura date non-parametrice, cum ar fi variabilele dihotomice, care includ Da/Nu și răspunsuri pozitive/Negative și variabile categorice, cum ar fi clasele de testare manuală a mușchilor. Gama de scoruri rulează de la 0 la 10 și interpretarea scorurilor a fost sugerată ca:
1.0 = Perfect
0.8 la 1.0 = excelent
0.6 la 0.8 = substanțial
0.4 la 0.,6 = Moderat
<0.4 = slab
ponderat Kappa: Statistica Kappa regulat nu diferențiază între dezacorduri. Dacă un cercetător dorește să atribuie o pondere mai mare unui dezacord față de altul din cauza riscurilor posibile mai mari, atunci devine un Kappa ponderat. Unele dezacorduri pot fi mai grave decât altele. Nu toate datele pot fi diferențiate astfel, dar dacă se poate, atunci acest Kappa ponderat poate fi utilizat pentru a estima fiabilitatea.
coeficientul de corelație Intraclass (ICC): ICC este un coeficient de fiabilitate., Calculează variația scorurilor și este capabil să reflecte atât gradul de corespondență, cât și Acordul dintre evaluări. Acesta variază de la 0 la 1,0. ICC este o măsură a fiabilității concepută în principal pentru variabile parametrice (date de interval sau raport), care sunt continue, cum ar fi gama de măsurători de mișcare, Înălțime, Greutate etc. Interpretarea scorurilor a fost sugerată ca:
1.0 = Perfect
0.9 la 1.0 = excelent
0.75 la 0.9 = Bun
0.5 la 0.75 = moderat
< 0.,5 = săraci
corelație: corelația este o măsură de asociere și nu de acord (acord măsuri de fiabilitate). Acesta indică relația liniară dintre variabile și variază de la -1 la 0 la 1 și este măsurată prin coeficienți (Pearson sau Spearmans). Cu cât variabila este mai apropiată de 1, cu atât corelația pozitivă este mai puternică și cu cât este mai aproape de -1, cu atât corelația negativă este mai puternică. În cea mai mare parte, un zero nu indică nicio corelație între variabile. Dimensiunile corelației au fost definite ca:
+ / – 0.1 până la 0.3 = mic
+/- 0.3 până la 0.5 = Mediu
+/- 0.5 până la 1.,0 = mari
coeficienți de corelație: statistici care descriu cantitativ puterea și direcția unei relații între două variabile.