Две группы, как анализировать Опции

[dr.MIG]

Добрый день, уважаемые коллеги. Подскажите пожалуйста, каким образом можно обработать результаты проведенного исследования.
Цель исследования заключалась в том, чтобы доказать, что в определенной больнице кодироание диагнозов по МКБ осуществляется некорректно.
Для этого была выбрана группа интересующих нас диагнозов за последние два года, таким образом получилось что-то подобное:
КодМКБ1 - 150 человек
КодМКБ2 - 3 человека
КодМКБ3 - 250 человек
и т.д.
Далее в течение трех месяцев детально обследовались люди, которые лежали в тот момент в стационаре, им ставился корректный диагноз, соответственно получился еще один ряд значений:
КодМКБ1 - 0 человек
КодМКБ2 - 20 человек
и т.д.
Можно ли сделать вывод на основании подобных данных о корректности кодировки диагноза за последние два года и если да, то каким образом провести анализ.

[nokh]

(У вас - зависимые выборки, т.к. один и тот же человек присутствует одновремнно в двух диагностиках. Критерии типа хи-квадрат здесь не уместны, зависимые частоты сравниваются критериями на симметрию. Суть примерно такова. Создаётся таблица, где по строкам располагаются диагнозы истинные, а в колонках - те же названия для диагнозов, но выставленных в клинике. Она заполняется абсолютными частотами (в штуках) конкретных случаев диагностики (не сгруппированных как у вас). Если клиника выставляет диагнозы со 100%-ной точностью, то все значения окажутся на диагонали такой таблицы. Если есть ошибки диагностики, то чем их больше, тем меньше будет значений на диагонали таблицы (истинный и выставленный диагнозы совпадают), и тем больше их станет над и под диагональю (истинный и выставленный диагнозы не совпадают). Такая таблица позволит наглядно отобразить какие диагнозы выставляются неправильно и с чем путаются. Обсчитать статистическую значимость различий в диагностике целиком по такой таблице можно с помощью критерия Бокера (Bowker's test of symmetry). Однако не будет ответа по отдельным диагнозам.
Далее можно разделить задачу на несколько - по числу конкретных диагнозов. Принцип организации таблиц - тот же, но только строк и столбцов -2: КодМКБ1 и Прочие коды - одна таблица, КодМКБ2 и Прочие коды - вторая таблица и т.д. Такие таблицы обычно анализируют критерием Мак-Немара (McNemar's test); материалов в сети много, обсуждался и на этом фуруме.
Т.о. для статистического анализа выших данных нужны правильно заполненные таблицы. Если сведёте данные как надо - поищем программу. А по приведённым вами суммарным данным можно посчитать только % несоответствий по каждому диагнозу, нельзя даже сказать что с чем и как часто путается.)

>p2004r. Идея рандомизационного теста понятна, но идея очень голая, её бы одеть в какой-нибудь код:)

Задача понята мной неверно, пост не стираю, но беру в скобки.

Сообщение отредактировал nokh - 25.04.2014 - 00:22

[p2004r]

У вас - зависимые выборки, т.к. один и тот же человек присутствует одновремнно в двух диагностиках. Критерии типа хи-квадрат здесь не уместны, зависимые частоты

Они не смогут такие данные получить, никто не будет "прилюдно" ставить окончательный диагноз. А ретроспективу тут даже патологоанатом не обеспечит . Ну и основная идея, как я понял, что бы по несвязанным выборкам (по разным людям) сказать по чему именно идет гипердиагностика, по чему гиподиагностика, и сделать это обоснованно.