Добрый день! мне нужно найти доверительный интервал для чувствительности, специфичности, NPV и PPV.
буду очень благодарно, тому, кто сможет мне помочь...
Plina

Поскольку эти показатели есть не что иное, как проценты к численности группы, доверительные интервалы те же (т.е. зависят от размеров выборки и значения). Если значения Se и Sp большие, берите Пуассонову аппроксимацию (многие программы считают пуассоновы доверительные интервалы).

spasibo, ya uzhe nashla

Для тех, кто не нашел, но темой интересуется, была опубликована статья Mercaldo N.D., Lau K.F., Zhou X.-H. Confidence intervals for predictive values with an emphasis to case-control studies // Statistics in Medicine, May 2007, vol. 26, issue 10, pp. 2170-2183.

Т.к. статья доступна только за деньги, можно воспользоваться рабочим отчетом (предполагаю, того же содержания, что и статья) Mercaldo N.D., Zhou X.-H., Lau K.F. Confidence intervals for predictive values using data from a case control study // UW Biostatistics Working Paper Series, Working Paper 271, 7 December 2005. Находится по ссылке http://www.bepress.com/uwbiostat/paper271

Терминология дана в работе Linn S. A new conceptual approach to teaching the interpretation of clinical tests // Journal of Statistics Education, 2004, vol. 12, no. 3. Находится по ссылке http://www.amstat.org/publications/jse/v12n3/linn.html

Игорь, а где найти расчетную формулу для ДИ диагностической точности Ac, подскажите пожалуйста.

ДИ для Ac=a+d/a+b+c+d.

Эти интервалы положено считать бутстрепом. ROC имеет очень причудливые формы.

Tom Fawcett (2006) ``An introduction to ROC analysis''. _Pattern
Recognition Letters_ *27*, 861-874. DOI:
10.1016/j.patrec.2005.10.010.

James Carpenter and John Bithell (2000) ``Bootstrap condence
intervals: when, which, what? A practical guide for medical
statisticians''. _Statistics in Medicine_ *19*, 1141-1164.

Xavier Robin, Natacha Turck, Alexandre Hainard, _et al._ (2011)
``pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare
ROC curves''. _BMC Bioinformatics_, *7*, 77. DOI:
10.1186/1471-2105-12-77.

из упомянутого пакета pROC семейство функций ci.*()

спасибо, но не понятно
пока подсчитал как ДИ для доли

Я думаю, что вы правильно сделали, нужно оценить долю правильных относительно всех. А ДИ к чувствительности и специфичности оценивается отдельно и калькуляторы для этого в сети есть.
Но ДИ для доли обсуждались на этом форуме и plav выдавал свой эксель калькулятор для разных подходов и в сети много калькуляторов.

Мне больше нравится подход Newcombe, формулы есть в его первоисточниках, ДИ для доли и для разности долей, у него же есть статья про сравнение 7 методов оценки ДИ к доле.
Этот метод реализован в StatXact и код для R (150 из 180):
prop.test(150, 180, p = NULL,
alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
conf.level = 0.95, correct = TRUE)

А также тут тот же подход http://vassarstats.net/prop1.html

http://www.stats.org.uk/statistical-infere...ewcombe1998.pdf
Newcombe, Robert G. "Two-Sided Confidence Intervals for the Single Proportion: Comparison of Seven Methods," Statistics in Medicine, 17, 857-872 (1998).

это по моему не так однозначно. сама ROC представляет из себя зависимость специфичности и чувствительности друг от друга. важно понимать что однозначно "лучшей" точки принятия решения нет. эта точка зависит от того какая доля детектируемых случаев в популяции которую принимаются исследовать (или даже дополнительно какая цена детекта и ошибки). следовательно имеет смысл только доверительный интервал самой ROC, а не произвольно (например при равной частоте труе-фальше) выбранной точки на ней.

в реальности может начать работать совсем другая точка на ROC, чем та для которой рассчитан интервал.

Вопрос Choledochus прицеплен к теме 5-летней давности. Чувствительность и специфичность зависят от выбранной точки, а площадь ROC от нее не зависят, это за 5 лет вошло в сознание и многие калькуляторы считают ДИ к чувствительности и специфичности, а также и ДИ к самой ROC. Может вообще никакой точки разделения не быть, а положительным диагностическим тестом может быть, например сочетание кашля с позеленением мизинца левой ноги и снижением потребности во сне и это сочетание будет иметь свою чувствительность и спечифичность.

Но вопрос, как я поняла Choledochus в том как посчитать ДИ к сумме правильно диагностированных больных и здоровых. Мы знаем, как считается ДИ к разности относительных частот, а тут вроде как оценка доли, которая является суммой a+d от общего числа больных и здоровых. А потому появляется ошибка суммы, вроде бы в этом был вопрос, могу ошибаться

первичен только доверительный интервал к самой ROC, все остальное производные от него. выразить доверительный интервал к кривой в целом одним ?числом?, и еще привязать его отдельно к специфичности или чувствительности выглядит не совсем полезной операцией. доверительный интервал к кривой это тоже кривая (даже две .

У меня нет возражений, просто не обязательно анализ ROC проводят , если нужно чувствительность и специфичность теста оценить, на мой взгляд этих показателей достаточно, а оценка безошибочности теста, которая очень редко приводится, способна замылить низкую специфичность или чувствительность.