★ 感度と特異度 ★
6530. 感度と特異度 泣きそう 2005/05/04 (水) 09:43
├6558. Re: 感度と特異度 青木繁伸 2005/05/08 (日) 11:36
│└6560. Re^2: 感度と特異度 泣きそう 2005/05/08 (日) 14:16
│ ├6562. Re^3: 感度と特異度 青木繁伸 2005/05/08 (日) 14:57
│ │└6564. Re^4: 感度と特異度 泣きそう 2005/05/08 (日) 15:11
│ └6561. Re^3: 感度と特異度 青木繁伸 2005/05/08 (日) 14:54
└6531. Re: 感度と特異度 青木繁伸 2005/05/04 (水) 10:08
└6542. Re^2: 感度と特異度 泣きそう 2005/05/06 (金) 10:53
└6546. Re^3: 感度と特異度 青木繁伸 2005/05/06 (金) 17:44
└6557. Re^4: 感度と特異度 泣きそう 2005/05/08 (日) 10:58
6530. 感度と特異度 泣きそう 2005/05/04 (水) 09:43
4×4の集計表なのですが，横軸がgold
standardの診断基準。縦軸が新たに作成中の診断基準です。新たな診断基準が従来の基準とどれくらい一致しているか示す方法として，例えば，「G2
は基準IIと感度86%(12/14)，特異度90%（27/30）で一致する」という表現をしたところ，4×4のデータに2×2の解析をしているのはおか
しいと言われてしまいました。
Standard
I II III IV total
G1 8 0 0 0 8
NEW G2 2 12 1 0 15
grade G3 0 2 12 0 14
G4 0 0 0 7 7
total 10 14 13 7 44
「sensitivity-specificity curve analysis」が良いのでは？とアドバイスされていますが，閾値があるわけではなく，ROC curve解析するという意味ではないようですし。
私が検索した限りの「スピアマンの順位相関係数」や「クラメール係数 V」はやってみたのですが。
このような解析はどのようにやったら良いのでしょう？
よろしくお願いします。
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6560. Re^2: 感度と特異度 泣きそう 2005/05/08 (日) 14:16
> ミスリードしました。
> κ 統計量（ 一致率の検定 ） を挙げた方が良かったようですね。
> http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Kappa/kappa.html
まさに！これです！
kappa解析は別の統計処理で通過して，ケンドールの一致度係数へ至った経緯があったのに，ここで再度kappa解析で解決できてしまうことになるとは・・・
応用力のなさにつくづく・・・
kappa統計量は0.8以上になりましたので，「ほぼ完全に一致」と表現してしまってよろしいのでしょうか？
(別な教科書に著者の判断基準として0.8以上なら「ほぼ完全に一致」と書かれていたものですから。)
P値なんですが，WEB上で計算すると p = 2.65553e-20 と表示されるのですが，またまた青木先生のマクロ(EXCEL版)を使わせていただくと「0」と表示されてしまいます。
-20乗ですから，ほとんど「0」で良さそうなものですが・・・？
それとkappa統計量って
kappa statistics value
と訳してよろしいでしょうか？
本当に教えていただいてばかりですみません。あと一息のような気がしてきました。
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6561. Re^3: 感度と特異度 青木繁伸 2005/05/08 (日) 14:54
> P値なんですが，WEB上で計算すると p = 2.65553e-20 と表示されるのですが，またまた青木先生のマクロ(EXCEL版)を使わせていただくと「0」と表示されてしまいます。
> -20乗ですから，ほとんど「0」で良さそうなものですが・・・？
同じと見なしてさしつかえありません。
P値は，小数点以下3桁くらいまで表示すればよいのです。
コンピュータは場合によっては（プログラムの書き方というか手抜きというか），正確（そう）な値を表示します。全部使う必要はないというのは明らかです。
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6542. Re^2: 感度と特異度 泣きそう 2005/05/06 (金) 10:53
> ローマ数字は使わないでください
失礼しました。
> http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Hiritu/McNemar-test.html
> の下の方にある，マクネマー検定の拡張が参考になりませんか。
g1 g2 g3 g4
G1 8 0 0 0
G2 2 12 1 0
G3 0 2 12 0
G4 0 0 0 7
この集計表はかなり偏った形で，マクマネー検定の説明ではb+cが小さい場合となって，二項検定？しか使えない？
ここで行き詰まってしまいました・・・。
statcelでm*n分割表として解析した結果は
自由度 9
χ2値 102.4815489
P値(上側確率) 4.94895E-18
分割表分析係数 0.836433423
クラーメルのV値 0.881121655
χ2(0.95) 16.91896016
分割表分析計数やクラメール係数も充分に大きいですし，P値は充分に小さいですから，「有意な相関がある。」としちゃって良いのでしょうか？
再度教えてください。お願いします。
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6546. Re^3: 感度と特異度 青木繁伸 2005/05/06 (金) 17:44
> この集計表はかなり偏った形で，マクマネー検定の説明ではb+cが小さい場合となって，二項検定？しか使えない？
二項検定は，正確な検定です。
マクネマー検定はその漸近近似検定です。
ですから，二項検定に基づく（マクネマーの拡張の第1案）は正確な答えを与えます。
> statcelでm*n分割表として解析した結果は
> 自由度 9
> χ2値 102.4815489
> P値(上側確率) 4.94895E-18
> 分割表分析係数 0.836433423
> クラーメルのV値 0.881121655
> χ2(0.95) 16.91896016
>
> 分割表分析計数やクラメール係数も充分に大きいですし，P値は充分に小さいですから，「有意な相関がある。」としちゃって良いのでしょうか？
よくないです。
あなたのやったのは，独立性の検定ですから。
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6557. Re^4: 感度と特異度 泣きそう 2005/05/08 (日) 10:58
ひとつ，疑問を解決するのにどれだけ時間がかかるんだ！？って感じです。
いろいろアドバイスいただきありがとうございます。
> ですから，二項検定に基づく（マクネマーの拡張の第1案）は正確な答えを与えます。
プログラムのことがさっぱり分からない私としては青木先生のページに掲載されているプログラムを使わせていただくことしかできないのですが，
私の解析しなければならないデータ
8 0 0 0
2 12 1 0
0 2 12 0
0 0 0 7
に拡張の第1案を適応すると，X>Y 4，X<Y 1を代入して，正確なP値は0.375となります。
有意水準を5%とするのが良いのかもよく分かりませんが，「2つの診断基準に差があるとは言えない」ということで，締めくくっていいのでしょうか？
「どれくらい相関が高い」というような相関の高さを表現する方法はないでしょうか？
表を見る限り，明らかに2つの診断基準はマッチしているように見えるので，いかにマッチしているかと表現したいのですが。
それと，計算プログラムとしてご提供されているEXCELのマクロなのですが，私のデータに適応するとオーバーフローでエラーになってしまいます。
二項検定によるP値は求まっているので，別に必要ないと思うのですが。
何とか，非常に相関が高い。と表現したいです。
何度もすみません。また教えてください。
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