Значимость различий в чувствительности и специфичности Опции

[nokh]

Для качественного признака чувствительность (Ч) и специфичность (С) трех методов диагностики расчитаны на одной группе пациентов. Поскольку выборки связанные - различия в Ч методов сравнивал попарно в тесте Макнимара. Получилось логично: тесты со сходной Ч не различались значимо, а с разной различались. Хотел также рассчитать различия в С: она во всех тестах близка к 100% и не должна была значимо различаться. Поменял в таблицах местами + на - и получил те же результаты что и для Ч. Это также логично, т.к. в тесте Макнимара ++ и - - не учитываются в расчетах, но непонятно как это согласуется с примерно равной С методов? Если тест Макнимара проверяет одновременно различия и в Ч и в С, то почему его результаты трактуют как различия в Ч? : http://www.stat.psu.edu/~jglenn/stat509/17...nos_compare.htm
Как доказать отсутствие различий в С? Пожалуйста помогите, запутался!

[плав]

В приведенной nokh ссылке SAS рассчитывает "точный биномиальный коэффициент". Для ситуации, когда чувствительность близка к 1 (или нулю) биномиальное распределение не очень хорошо, нужно использовать распределение Пуассона (т.е. если более 90% чувствительность) В этом случае и точный тест в SAS (биномиальный) будет не вполне адекватным и надо использовать подход описанный в приведенной мною раньше ссылке. Поскольку в примере чувствительность 70%, то точный биномиальный будет работать хорошо (точно). на самом деле при 200 наблюдениях и аппроксимированный биномиальный (когда ошибка равна корень(р*(1-р)/n)) тоже будет работать хорошо. А вот когда 20 наблюдений...
Что касается примера в ссылке nokh на метод МакНеймара - там не ошибка, а другая задача - сравниваются чувствительности двух методов. По золотому стандарту отобрали 100 больных пациентов. Провели им два диагностических теста и разбили (больных) на группы - оба теста положительны, оба теста отрицательны, один положителен, другой нет (две разные группы). И вот тут МакНеймар абсолютно обоснован. Единственно, что в таблице там опечатка - не больные и Не больные, а тест положителен, отрицателен.