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【求助】敏感性和特异性统计
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这个帖子发布于4年零217天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
求助：SR监测方法 及 引流量与治疗结果的关系；
根据这些数值，可以计算出敏感性、特异性、阳性与阴性预测值，但不会计算95%的可信区间和P值，更不知道是否有意义，请各位大侠帮忙了。我看看SPSS就傻眼了，多谢了！治疗结果 特殊治疗引流量SR+SR-≥ 150ml& 150 ml好转 (n=47)398416无变化 (n=11)3847Statistics敏感度 = 83,95% CI ??-??; P=??特异度 = 73,95% CI ??-??; P=??阳性预测值 = 93,95% CI ??-??; P=??阴性预测值 = 50,95% CI ??-??; P=??敏感度= 87,95% CI ??-??; P=??特异度 = 64,95% CI ??-??; P=??阳性预测值= 91,95% CI ??-??; P=??阴性预测值= 54,95% CI ??-??; P=??
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怎么错行了，乱七八糟了
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本版块主要介绍如何将各种Excel、问卷、等数据录入spss软件
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【求助】以病理结果为金标准，用三种诊断方法对同一种疾病诊断，比较三种诊断方法的准确性、特异性、敏感性、阳性预测值、阴性预测值有无统计学差异，用SPSS如何操作啊？
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这个帖子发布于2年零198天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题已解决悬赏丁当:5
以病理结果为金标准，用三种诊断方法对同一种疾病诊断，比较三种诊断方法的准确性、特异性、敏感性、阳性预测值、阴性预测值有无统计学差异，用SPSS如何操作啊？
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诊断试验的评价，一般用：敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比（稳定指标），准确度、诊断比值比（不稳定指标）。你的目的是比较多个诊断试验的优劣，也基本上是用这些指标，还可以加上ROC曲线下面积。直接比较计算值就可以，没有做假设检验的必要。此外，阳性预测值与阴性预测值不是评价诊断试验的指标，也不会在比较两个诊断试验时使用。而比较他们时，也没有做假设检验的，直接比较计算结果就行。
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随机实验，记录数据，再用Spss分析p值……关键是要先实验才有数据，才能用SPSS的
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回顾性的实验，三种方法真阳性、真阴性、假阳性、假阴性都知道了，准确性、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值都可以算，但是不知道如何用SPSS去算这三种方法这几个值有没有差异性，统计表怎么列
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诊断试验的评价，一般用：敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比（稳定指标），准确度、诊断比值比（不稳定指标）。你的目的是比较多个诊断试验的优劣，也基本上是用这些指标，还可以加上ROC曲线下面积。直接比较计算值就可以，没有做假设检验的必要。此外，阳性预测值与阴性预测值不是评价诊断试验的指标，也不会在比较两个诊断试验时使用。而比较他们时，也没有做假设检验的，直接比较计算结果就行。
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sunshine198810 诊断试验的评价，一般用：敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比（稳定指标），准确度、诊断比值比（不稳定指标）。你的目的是比较多个诊断试验的优劣，也基本上是用这些指标，还可以加上ROC曲线下面积。直接比较计算值就可以，没有做假设检验的必要。此外，阳性预测值与阴性预测值不是评价诊断试验的指标，也不会在比较两个诊断试验时使用。而比较他们时，也没有做假设检验的，直接比较计算结果就行。我看的有的文献里写的有啊 还计算数值了 对这方面是不太了解 求指教啊
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就像这个 比较了准确性 是怎么个操作法啊
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提供图貌似是一个不错的选择。我见过有人用，但不是很清楚，你们可以探讨下。我也学习学习。
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sunshine198810 山水约定
提供图貌似是一个不错的选择。我见过有人用，但不是很清楚，你们可以探讨下。我也学习学习。 之前就看过山水那个 也是不太清楚 后来自己想通了 用的spss
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楼主我才开始研究统计，我的资料跟您的很像，但是比较的是两种方法，分别有它们的真阳性数、真阴性数，假阴性数，敏感性，准确性，假阴性率。我想知道两种方法敏感性，准确性，假阴性率有没有统计学差异，使用卡方检验吧？SPSS怎么操作呢？（其中两组的假阴性数都是是大于0小于5的）
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老师，您最后是怎么用SPSS处理的数据？
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可以用SPSS软件算出ROC曲线 ，然后可以比较三种方法的好坏
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ROC曲线用在找切点，即新方法可以得到一个连续的数值。这个数值可以是某个指标，也可以是某些指标的组合。如果不要找切点，直接是阳性和阴性，就没这回事了。直接用配对卡方比较就是了，配对资料的卡方有两个检验，一个是两方法有无差异，一个是两方法是否相关。
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最近我也遇见和你完全一样的问题，请问您最后是用什么方法做得统计？？能否分享？
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同求啊，必须用McNemar么，棘手……
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请问Cloris8961, 您的问题解决了吗？，我也遇到相同的问题了，能否赐教。谢谢！
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临床效度SPSS做法.pptx 16页
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临床效度SPSS做法
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SPSS求临床效度说明人：熊戈临床效度一般由如下几个指标组成：敏感度（sensitivity）特异度（specificity）AUC面积阳性预测值（PPV）阴性预测值（NPV）敏感度、特异度、AUC 敏感度：指在病例组中，被新诊断试验判为有病的比例.敏感性反映新试验正确判断患者的能力.敏感性越高，漏诊的可能性越小.特异度：指对照组(即被金标准诊断为无病者)中被新试验判断为无病的比例.特异性反映新试验能正确排除某病的能力.特异性越高，误诊的可能性就越小.?AUC：即AreaUnderCurve，由筛查抑郁症或抑郁障碍的各种不同划界分的真阳性率（敏感度）随着假阳性率（1-特异度）变化而变化所绘制得到的曲线其下方的面积。AUC表示筛查的诊断准确性大小，即AUC越大，表示筛查的诊断准确性越高。ROC即受试者工作特征曲线根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。其包含：敏感度、特异度和AUCSPSS求敏感度、特异度和AUC以SPSS20.0为例关于抑郁症个体的筛查首先，保证已对个体做了标记（在Value栏做好设置）能使你清楚知道哪些是抑郁症个体。SPSS求敏感度、特异度和AUC然后点击→将你要分析的数据放上面，中间放刚才设置好的数据，下面值选择你设置好的（如：重度抑郁设置为1，这里就填1），下面选项全选，点击OK。SPSS求敏感度、特异度和AUCROC曲线图：SPSS求敏感度、特异度和AUCAUC面积这里AUC=.894SE=.015AUC（95%CI）=.864-.924注：CI=置信区间SPSS求敏感度、特异度和AUC敏感度、特异度最左边为分数点（可理解为划界分）中间为敏感度最右边为假阳性率，计算特异度为1-最右边数值=特异度PPV和NPVPPV：阳性预测值（PositivePredictiveValue）又称预测阳性结果的正确率，是指在新的诊断试验结果阳性的患者中，真正患病的例数所占的比例.NPV：阴性预测值（negativepredictivevalue）又称预测阴性结果的正确率，是指在新诊断试验阴性结果的患者中，真正没有患该病的例数所占的比例.PPV和NPV计算计算方法金标准诊断：PPV（阳性预测值）=a/a+bNPV（阴性预测值）=d/c+dPPV和NPV计算例：有100人，真阳性个体为10人，假阳性个体为30人，真阴性个体40，假阴性个体20人，则：PPV=10/（10+20）=.333NPV=40/（30+40）=.571划界分的选择前面在计算敏感度和特异度等值的时候提到过划界分（最左边项）划界分的选择推荐方式：Youden法则：即Youden指数最大法，Youden指数=敏感度+特异度-1，指数最大的所对应的敏感度和特异度的划界分即为最优划界分预先设定敏感度或特异度的取值：如，敏感度需在.90以上，或特异度需在.75以上，再根据，然后寻找不低于该限值的最大敏感度或特异度所对应的划界分。相关概念整理一般来说，敏感度和特异度的关系为一个升高，另一个就会下降，反之亦然.敏感度高的诊断试验用于以下几种情况：①排除某病的诊断；②病情严重，但治疗有积极意义，漏诊可造成严重后果而误诊不致带来严重后果的疾病，如嗜铬细胞瘤；③用于发病率较低的人群中，筛检无症状的患者.特异度高的诊断试验用于：①用于肯定诊断；②误诊会给患者造成严重后果(包括经济负担、精神和肉体上的严重危害).相关概念整理预测值受敏感度、特异度和患病率的影响.当患病率一定时，随着敏感度的升高，特异度下降，漏诊率下降，NPV升高，PPV下降.随着特异度的升高，敏感度下降，误诊率下降，PPV升高，NPV下降.参考文献李强.如何开展诊断性研究.世界华人消化杂志，)：803-805.王敬瀚.ROC曲线在临床医学诊断实验中的应用.中华高血压杂志，）：175-177.陈卫中，潘晓平，宋兴勃，倪宗瓒.ROC曲线中最佳工作点的选择.中国卫生统计，）：157-158.
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