Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Отправлено: 26.02.2016 - 22:02 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Уже исправил )) Извините пожалуйста |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19371 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 26.02.2016 - 20:05 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Если во главу угла ставлю чувствительность а специфичность получается более скромная, то есть ли нижний предел достаточной специфичности? Существует утвержденная градация чувствительности и специфичности? Вот в некоторых статьях пишут чувствительность/ специфичность "хорошая" или "очень хорошая", "отличная". А в одной из статьей указали, что специфичность ниже 0,7 не позволяет методику использовать как самостоятельный инструмент. Что уже говорить про мою специфичность - 0,6 )) |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19369 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 23.02.2016 - 23:17 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Я на вики забрёл когда-то, и там там вообще сумасшедший набор характеристик для полученных результатов - https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_oper..._characteristic Я использовал для характеристики отношения чувствительности/специфичности их сумму и accuracy (ACC) Подскажите пожалуйста в чем преимущество +LR, почему именно его принято показывать в статьях? |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19363 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 23.02.2016 - 20:04 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Всё проще. Я хочу знать на сколько подробно принято привадить такие пороги в публикациях. Например, по моей методике все понятно, 8 вопросов и максимум два балла за каждый: 8*2= 16. И все 16 порогов можно показать с чувствительностью и специфичностью. А в модели как оптимально продемонстрировать пороги? Их слишком ведь много для того, чтоб все возможные варианты демонстрировать. |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19361 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 23.02.2016 - 07:17 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Вы поняли, что в этой ссылке назвали порогом? Как получен ряд этих чисел? Вроде да)) Например для порога 0,37 моей модели (сделал все три добавочных переменных дихотомическими): se=0,92 sp=0,68 ac=0,80. Для голой методики при пороге 8 баллов и более se=0,97 sp=0,62 ac=0,79 |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19356 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 22.02.2016 - 21:41 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
таблица с порогами - https://basegroup.ru/community/articles/logis-medic-scoring там пороги 0,25;0,26;0,27... и так до конца прибавляется каждый порог по одной сотой. А если всех по порядку значений нет в моих вероятностях, то можно пропускать значения или нужно всё равно все просчитать прибавляя по одной сотой? |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19351 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 22.02.2016 - 20:03 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Скажите пожалуйста, пороги отсечения для полученных вероятностей принято делать по вероятностям первой группы или с заданным интервалом, например 0,1;0,2;0,3... ? |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19348 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 22.02.2016 - 17:41 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Если балл 7 и более по методике, то OR=66 |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19344 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 22.02.2016 - 14:45 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Руками я научился считать. Всё вроде пока сходится)) Не могу только теперь найти табличку Categorical Var Codings. Выложите пожалуйста scrin. Хочется, чтоб по-людски было уже )) |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19342 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 22:40 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
|
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19335 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 21:47 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Если продолжать мучить SPSS, то будет так, руками для этого примера: Z= 0,286*15+1,191+1,921-3,905=3,497 exp(-3,497)= 0,030288 p=1/1,030288=0,9706 (программа использует больше значащих цифр чем 3 после запятой, поэтому 0,97044) Это первый пациент судя по вероятности. Если не трудно, напишите пожалуйста коэффициенты для всех значений и константу получившиеся у Вас. |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19333 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 18:05 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
На форуме есть возможность посылать личные сообщения. Я прошу предоставить обсуждаемые данные для общего обозрения. Есть желающие вам помочь на этом форуме, хоть вы, наверное, не врач, поскольку с латынью не дружите, хотя и с арифметикой тоже, но переменные у вас крутые. Отправил |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19330 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 17:37 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Спасибо. Напишите пожалуйста свою почту |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19325 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 14:30 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Для дихотомической переменной ДихотомХ с коэффициентом ,871 это может быть так, а вот для порядковой с коэф-том 1,921 - уж извините. И вообще, если уж выкладываешь расчет на всеобщее оборзение, то будь добр, запиши его secundum artem. Собственно, об этом и пост был. Да, там очень крутая переменная - судимости )) Что значит Secundum Artem? |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19320 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 14:26 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Набор переменных для пациента: методика значение - 15, дихотомX (измеряется 0,1) у неё значение 0, дихотомY (измеряется 0,1) у неё значение 1, порядковая ( измеряется 0,1,2) её значение 2. Теперь коэффициенты: В (методика) = -0,286 В (1) (дихотомХ)= 0,871 В (1) (дихотомY)= 1,191 В (1) (порядковая) = 1,921 В (2) (порядковая) = 1,642 В (константа) = - 0,077 |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19319 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 14:13 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Там где коэффициент 0,871 значение переменной 0, а где коэффициент 1,921 то значение переменной 2 и поэтому используется коэффициент 1,642. |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19316 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 21.02.2016 - 06:58 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Уже 100 раз пересчитал, и с родителями тоже)) Не получается цифра как в spss. Подскажите уже плиз двоечнику )) Дайте списать )) |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19309 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 20.02.2016 - 22:38 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Оказывается, что spss сама считает и вероятности после логистической регрессии)) Вероятности вставил в ROC и модель ожидаемо улучшилась. Но когда решил вручную посчитать вероятность для одного из пациентов, то не выходит чего-то. Может кто-нить подскажет, что не так. Набор переменных для конкретного пациента: методика, дихотомX (0,1), дихотомY (0,1), порядковая (0,1,2) 15, 0, 1, 2 Если все переменные вбивать как количественные, то spss выдает коэффициенты : В (методика) = 0,274 В (дихотомХ)= 0,926 В (дихотомY)= 1,104 В (порядковая) = 0,830 В (константа) = - 3,837 получается следующее уравнение: Z =0,274*15+0,926*0+1,104*1+0,830*2-3,837= 3,037 exp(-3.037)=0,048 ergo 1/1,048=0,953 SPSS тоже так посчитала вероятность = 0,953. Всё сошлось. Теперь с этим же набором данных вводим последних три переменных как нужно, то есть категориальными и получаем коэффициенты: В (методика) = -0,286 В (1) (дихотомХ)= 0,871 В (1) (дихотомY)= 1,191 В (1) (порядковая) = 1,921 В (2) (порядковая) = 1,642 В (константа) = - 0,077 Z = -0,286*15+0*0+1,191*1+1,642*2-0,077= -0,585 exp(0.585)=1.791 ergo 1/2,791=0,358 А вот SPSS посчитала, что должна вероятность быть 0,97044. И это правильно. Скажите пожалуйста, что я сделал не так в ручном подсчете? |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19307 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 16.02.2016 - 23:15 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Может хоть немного меня оправдает то, что все переменные взяты из узконаправленных специализированных методик, которые прошли многократные стат. проверки. Дайте пожалуйста ссылочки на Boruta и модель Кокса "для чайников". |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19293 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 16.02.2016 - 14:30 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Давайте тогда обрисую актуальную картину на теперешний момент. Есть методика оценивающая риск суицида. Она состоит из 20 пунктов (чем больше балл, тем больше риск суицида), каждый пункт ранговый: 0,1,2 (выраженность признака). Раньше было 2 методики по 20 пунктов но одну из них из-за разногласий с авторами пришлось убрать. Оставшуюся методику мы её пробуем на отечественной группе лиц с определенным диагнозом для оценки риска повторного суицида. Набрали три группы человек: группа с повторными суицидами, группа с однократными суицидами и группа без суицидов вообще. Взяли Краскела - Уоллиса и просмотрели, что по суммарному баллу все группы различаются. Самостоятельная значимость (есть различия) определяется только у семи пунктов. Альфа всей методики и одной подшкалы "достаточная", других подшкал "плохая". Далее мы провели ФА всей методики (20 пунктов). Все самостоятельно значимые пункты объединяет в один фактор и альфа в нем "хорошая". Выделяется ещё факторы, их можно интерпретировать, но в них альфа "плохая". Дисперсия у всех получается плохая (у первого фактора 25%). Тогда подбором начали исключать переменные и оказалось, что при исключении всех переменных не обладающих собственной значимостью (Краскела - Уоллиса) методика преобразовалась в двухфакторную с хорошими альфами, хорошей дисперсией и интерпретацией. Далее мы третью группу без попыток суицида совсем оставляем, так как оцениваем риск повторности. Остается группа с повторными суицидами и с одиночными. И теперь у нас две методики. Изначальная (20 пунктов) и её двухфакторная модификация (7 пунктов). Проводим ROC-анализ, который говорит, что обе методики хороши в прогнозе повторности суицида (AUC более 0,7), у факторной модификации он почти 0,8. Далее мы пытаемся улучшить прогностичность уже полученной факторной модификации и добавляем в её две качественные и одну порядковую переменную посредствам регрессии. SPSS хвалит такое решение и выдает улучшенный прогноз и данные для формулы. Далее вставляем все данные и в формулу и получаем для каждого человека прогноз. Но когда вставляем выходные данные из полученных формул в ROC, то получается, что AUC стал хуже чем был (0,6). Вот такой вот велосипед ))) |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19289 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 16.02.2016 - 08:07 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Матрица для ФА это что? Вы изучаете какой анализ? Факторный анализ. Потом вношу что получилось в регрессию. Скажите плиз а когда ранговые переменные (0,1,2), формируют уже методику где семь ранговых пунктов и соответственно баллов в ней от 0 до 14. Эта полученная новая переменная перестает быть ранговой и становится количественной? |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19286 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 16.02.2016 - 08:02 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
|
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19285 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 15.02.2016 - 19:06 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
Замечание для изучающий логистическую регрессию. Действительно, в качестве предикторов могут использоваться и количественные и бинарные и ранговые переменные. В случае последних нужно найти коэффициенты в количестве n-1 , где n число градаций. Т.о. для предиктора, принимающего значения 0, 1 и 2 не может быть использован один коэффициент, как для количественной переменной В SPSS это заложено. Или я ошибаюсь ? |
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19277 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 15.02.2016 - 19:05 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
|
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19276 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Отправлено: 15.02.2016 - 07:57 | |
Группа: Пользователи Сообщений: 94 Регистрация: 18.06.2014 Пользователь №: 26469 |
|
Форум: Медицинская статистика · Просмотр сообщения: #19268 · Ответов: 82 · Просмотров: 75343 |
Открытая тема (есть новые ответы) Открытая тема (нет новых ответов) Горячая тема (есть новые ответы) Горячая тема (нет новых ответов) |
Опрос (есть новые голоса) Опрос (нет новых голосов) Закрытая тема Тема перемещена |