No.06722 Re: マクネマー検定と95％信頼区画 【青木繁伸】 2008/06/09(Mon) 22:49
> どのようにして行ったのか，わかりません
敏感度，特異度から元の分割表を再現して（そ れが記載されているならそれを使えばよいが）検定するだけでしょう。でも，与えられている情報だけからは，2×2分割表を再現できないかも（どこまでの情 報が与えられているか不明なので。少なくとも，感敏感度と特異度の情報だけからは，再現できませんね）。
> マクネマー検定とカイ二乗検定の違いを教えてください
調べれば分かることですね。その違いというか，検定方法が分からなければ，上の質問もむべなるかな。
いわゆる，カイ二乗検定
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Cross/cross.html
マクネマー検定
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Hiritu/McNemar-test.html
ついでに，「95％信頼区画」ではなく「95％信頼区間」です。間違えないように。
No.06731 Re: マクネマー検定と95％信頼区画 【mimi】 2008/06/10(Tue) 12:54
早速の返答ありがとうございました。説明不足で，申し訳なかったです。
間違いも指摘していただいて，ありがとうございました。検定方法も見て，考えたのですが，論文では2×2は記載されていなかったので，質問させていただきました。
同 一症例で，2回測定し，割合を比較しているから，マクネマー検定になるのですね。この場合でもカイ二乗検定は，用いる事はできないのですか？どちらも，ノ ンパラメトリックな手法であるので使用可能なのか疑問に思ったのですが・・・。それと，??での正診度の検定で，95%CI for difference とx^2 for diffrenceとp value for x^2 static はこの場合どのように算出しているのでしょうか？教えてください。
?感度 ?感度 ?特異度 ?特異度
事前情報有り 77.5% 81.3% 89.7% 87.1%
無し 86.7% 87.5% 85.4% 85.0%
95%CI for difference 4.7ー13.6% 2.6ー9.9％ ー7.8ー0.6% ー5.2−0.9%
x^2 for diffrence x^2=13.78 x^2=9.33 x^2=4.05 x^2=1.23
value for x^2 static 0.0002 0.0023 0.04 0.27
No.06734 Re: マクネマー検定と95％信頼区画 【青木繁伸】 2008/06/10(Tue) 14:41
> 事前情報有り 77.5% 81.3% 89.7% 87.1%
> 無し 86.7% 87.5% 85.4% 85.0%
だけの情報では求まらないでしょう。その％が100人からのものか500人からのものかによって，結果は変わってくるものですから。
p value for x^2 statistic は カイ二乗分布（この場合は自由度1）で，x^2 for difference より大きな値を取る確率です。コンピュータを使わないと計算できません（どうでもよいといえばよいのですが，つづりが正確じゃないですね。 diffrence はともかくとして，static じゃなくて statistic と書いてあるのでは？それと x^2 って書いてありますか？x はアルファベットの x ではなくてギリシア文字の χ では？）
# それと，丸付き文字とかローマ数字を使うのは止めてください。フォント依存の文字は誰でも同じように見えるわけではないのです。[ー]をハイフンの代わりに使うのも止めた方がよいです。
No.06749 Re: マクネマー検定と95％信頼区間 【mimi】 2008/06/10(Tue) 22:38
毎回毎回，質問しておきながら，誤字脱字が多くて申し訳ありません。
文字の表記も以後気をつけます。
対象は480人で，罹患者240人，非罹患者240人でそれぞれ行いましたが，症例は全部混ぜて，陽性か陰性か判断するといった形で，正診度をみたという事ですが，そこから，求める事ができますか？どの値を使用して，2×2の表を作ったらよいのかわかりません。
それと，p value for x^2 statistic とx^2 for difference の違いは何になりますか？理解力がなくて申し訳ないのですが，教えてください。よろしくお願いします。
No.06750 Re: マクネマー検定と95％信頼区画 【青木繁伸】 2008/06/10(Tue) 23:03
前半については保留
後半
> p value for x^2 statistic とx^2 for difference の違いは何になりますか
x^2 for difference は，カイ二乗検定統計量
p value for x^2 statistic は，それから計算されるP値
検定の基礎が分かっておられないようなので，
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Kentei/kentei.html
からの，一連のページを参照してください（ちゃんとした教科書を読むことを勧めますが）
No.06751 Re: マクネマー検定と95％信頼区画 【青木繁伸】 2008/06/10(Tue) 23:19
事前情報があった人となかった人の人数も分からないと，表は再現できないよな〜？というか，その人数だけが分かっても，表は再現できないよな〜というか，考えるのが面倒(^_^;)
No.06753 Re: マクネマー検定と95％信頼区間 【mimi】 2008/06/10(Tue) 23:57
回答ありがとうございます。
理解不足で毎回すみません。検定の基礎からしっかりと理解するように，もう一度読んでみます。
No.06754 Re: マクネマー検定と95％信頼区画 【青木繁伸】 2008/06/10(Tue) 23:58
たぶん，論文中には検定対象となった分割表を再現できるだけの情報はないのではないかと思うので，こういう風にしたのではないかという推測を。
各読影者について，事前情報あり・なし別に2つの分割表がある
読影者1，事前情報ありの場合
読影結果罹患 読影結果非罹患 合計
罹患 あ い あ＋い
非罹患 う え う＋え
合計 あ＋う い＋え あ＋い＋う＋え
読影者1，事前情報なしの場合
読影結果罹患 読影結果非罹患 合計
罹患 お か お＋か
非罹患 き く き＋く
合計 お＋き か＋く お＋か＋き＋く
敏感度（感度）は 検査陽性／本当に病気＝あ/(あ＋い)
および お/(お＋か)
特異度 は 検査陰性／本当に健常＝え/(う＋え)
および く/(き＋く)
これが事前情報あり・なし別に，また読影者1，2別に計算された
その結果を，次のようにまとめ直す
敏感度分子 敏感度分子でないもの 敏感度分母
事前情報あり あ い あ＋い
事前情報なし お か お＋か
合計 あ＋お い＋か あ＋い＋お＋か
のようにして，これに「独立性の検定（マクネマー検定ではない）」を適用
この表は
敏感度分子 敏感度分母
事前情報あり あ あ＋い
事前情報なし お お＋か
として，比率の差の検定とみてもよい（検定結果は同じになる（p値が同じ））
カイ二乗検定統計量は，2×2分割表のもの
比率の差（ここで例に挙げた場合のものは敏感度の差）の信頼区間を記述する
そして，その検定結果のP値を示す。
これを，読影者1の特異度について，更に読影者2の敏感度，特異度についても行ったと言うことではないかな？
なにか，ちょっとおかしげな検定をやっているという感じがするのだけど。
実際に，著者がどのようなことをやったかはやはり著者が分析した分割表を再現できないとどうとも判断がつかないなぁと言うことで，今日はお休みなさい。グー，グー。
マクネマー検定と独立性の検定と検定の基礎を理解された mimi さんが，判断してみてください。結論が得られたら，是非詳細を報告してくださいね。
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