Duyarlılık – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Vaka Çalışması : Hassasiyetlerin ve Özgünlüklerin Birleştirilmesi 20 çalışmanın duyarlılıkları ve özgünlükleri sunulmuştur. Grafikten, duyarlılıkların nispeten homojen olduğu (neredeyse tüm güven aralıkları örtüşmektedir) görünürken, özgüllüklerin büyük ölçüde heterojen olduğu açıkça görülmektedir. En basit analiz, çalışmalar arasında duyarlılık ve özgüllük tahminlerini ayrı ayrı bir araya toplar, ancak yalnızca tanı eşiğinde bir değişiklik yoksa uygundur. Tüm bu çalışmalar endometriyal kalınlıkların 5 mm'lik bir kesim noktası kullandığını iddia etse de, makine kalibrasyonu ve ölçüm tekniğindeki farklılıklar nedeniyle teşhis eşiğinde gözlemlenmeyen varyasyonların ortaya çıkması hala mümkündür. 20 çalışma boyunca duyarlılıklar ve özgüllükler arasındaki korelasyonu hesaplayarak bir eşik etkisini kabaca test edebiliriz. Duyarlılıkların ve özgüllüklerin normal olarak dağılmadığı durumlarda parametrik olmayan bir korelasyon tercih edilir: bu veriler için Spearman's rho'nun istatistiksel olarak anlamlı olmayan (P=0.6) 0·14 olduğu tahmin edilmektedir. Duyarlılık Yukarıda verilen formüller kullanılarak, birleştirilmiş duyarlılık ve standart hatası tahminleri bulunur. Ki-kare testi için beklenen minimum frekansların varsayımı karşılanmadığından (çoğu çalışmada yanlış negatif sayısı için beklenen değerler 5'ten az olduğundan), çalışmalar genelinde duyarlılıkların homojenliğini kontrol etmek için bir ki-kare testi kullanmak zordur. ve Fisher'in kesin testinin 2􏰉20'lik bir tabloda hesaplanması, sayısal olarak önemsiz değildir. Alternatif olabilirlik oranı testi, 19 serbestlik derecesinde 31.2'lik bir ki-kare değeri verir (P=0.04). Bu resmi olarak istatistiksel olarak anlamlı olsa da, sonuçlar arasındaki heterojenlik derecesi küçüktür ve yirmi çalışmadan yalnızca biri (Dorum) genel değeri kendi güven aralığına dahil etmez. ROC grafiğindeki yatay çizgi, bu özet tahmine karşılık gelir ve çalışmaların çoğuna makul ölçüde yakındır. Bu nedenle, 0·958'lik genel duyarlılık tahmini makul bir özet gibi görünmektedir ve testin endometriyal kanseri saptamada kullanım için uygun şekilde yüksek duyarlılığa sahip olduğu sonucuna varabiliriz. Özgüllük Duyarlılıklarla aynı hesaplamaları takiben, ortalama özgüllüğün genel tahmini (%95 GA) 0.608'dir (0.590 ila 0.626). Bununla birlikte, bir ki-kare testi (􏰁2=201, df=19, P<0,001)'de gözlemlenen heterojenliğin istatistiksel önemini doğrular. Çalışmalar arasındaki farklılıklardan kaynaklanan ekstra belirsizlik, aşırı yayılımı hesaba katan bir lojistik modelin kullanılmasıyla dahil edilebilir. Bu, (0.549 ila 0.664) güven aralığı üretir; Orijinal Tahmin. Çalışmalar arasındaki büyük heterojenlik, birçok çalışmanın sonuçlarının özet özgüllüğünden biraz uzakta olmasıyla açıkça görülmektedir. Böyle bir durumda, özgüllükleri bir araya toplamak muhtemelen hiç uygun değildir ve özgüllüklerin değiştiği görülen [0·267 ila 0·875] aralığını tanımlayarak heterojenliği not etmek en iyisi olabilir. Olasılık Oranlarının Havuzlanması Olabilirlik oranları, olasılık oranlarıdır ve bir meta-analizde risk oranları olarak ele alınabilir (ancak RCT'lerde olduğu gibi satırlar arasında değil, 2􏰉2 tablosunun sütunları arasında hesaplanmıştır). Olabilirlik oranlarının ağırlıklı ortalaması, standart Mantel-Haenszel veya ana hatlarıyla belirtilen risk oranlarının meta-analizinin ters varyans yöntemleri kullanılarak hesaplanabilir. Olabilirlik oranlarının heterojenliği, istatistikleri bir meta-analizde birleştirdikten sonra standart heterojenlik testleri ile de test edilebilir. Duyarlılık analizi örneği Duyarlılık analizi nasıl yapılır Yöneylem Araştırması duyarlılık analizi Duyarlılık analizi hesaplayıcı Duyarlılık analizi Grafik yöntem Duyarlılık Analizi yorumlama DUYARLILIK ANALİZİ Soruları Duyarlılık analizi çözümlü sorular Vaka çalışması: Olasılık oranlarının birleştirilmesi Olasılık oranları, duyarlılık ve özgüllüğe ilişkin özet tahminlerden veya meta-analizin risk oranı yöntemleri kullanılarak her çalışma için hesaplanan olasılık oranlarının havuzlanmasıyla tahmin edilebilir (bkz. Bölüm 15). Havuzlama yöntemi, çalışmalar arasındaki olabilirlik oranlarındaki heterojenliğin araştırılmasına izin verdiği ve yukarıda hesaplanan güvenilmez özgüllük tahminini kullanmadığı için tercih edilir. Mantel-Haenszel yöntemini kullanarak pozitif olabilirlik oranlarını birleştirmek, 2.38 (2.26 ila 2.51) genel bir tahmin (%95 GA) verir. Ancak, özgüllüklerde olduğu gibi, çalışmalar arasında pozitif olabilirlik oranlarında önemli bir heterojenlik vardır (Cochran's Q=187, df=19, P<0.001) ve 2·38 tahmini, 8'in %95 güven aralığının dışındadır. 20 çalışma. Aradaki çalışma varyasyonu, DerSimonian ve Laird rastgele etkiler modeli kullanılarak dahil edilebilir (pozitif LR (%95 GA): 2,54 (2.16 ila 2·98)) ancak yine bu tür heterojen sonuçları birleştirmenin mantıklı olup olmadığı tartışmalıdır. Özet pozitif olabilirlik oranının, çalışma değerlerinin çoğundan biraz uzakta olduğu oldukça açıktır. Bununla birlikte, olabilirlik oranının resmi bir havuzlanmış tahmininin sunulup sunulmadığına bakılmaksızın, çalışmalar genelindeki pozitif olabilirlik oranlarının değerlerinden (hepsi 10'un oldukça altındadır) pozitif bir test sonucunun varlığına dair ikna edici kanıt sağlayamayacağı açıktır.  Negatif olabilirlik oranları, önemli bir heterojenlik kanıtı göstermez (Cochran's Q=27.9, df=19, P=0.09), Mantel-Haenszel havuzlanmış tahmini (%95 GA) 0.09 (0.06 ila 0) ·13) ve ROC grafiğindeki özet satırı, çalışma sonuçlarının çoğuna yakındır. Bu bulgu, 5 mm'den daha küçük bir EVUS ölçümünün endometriyal kanseri ekarte eden makul derecede ikna edici kanıtlar sağlayabileceğini gösterdiği için çok faydalıdır. EVUS'si 5 mm'nin altında olan bir kadında endometriyal kanser olasılığı, postmenopozal vajinal kanama ile başvuran kadınlarda endometriyal kanserin lokal prevalansına bağlıdır. 20 çalışmadaki %13'lük ortalama prevalansı alarak ve Bayes teoremi1,3,11 uygulayarak, EVUS ölçümü <5 mm olan kadınların yalnızca %1,3'ünün endometriyal kansere sahip olacağını aşağıdaki gibi tahmin edebiliriz. Belirli klinik örnek için, olabilirlik oranlarının havuzlanması, muhtemelen bu çalışmalardan elde edilen en önemli klinik özet bilgileri sağlar. Vaka çalışması : Tanısal olasılık oranlarını birleştirmek Tanısal eşikten bağımsız olarak sabit tanı olasılık oranlarını varsayan bir model, duyarlılığın özgüllüğe eşit olduğu azalan bir çapraz çizgi etrafında simetrik olan bir özet ROC eğrisine karşılık gelir. 20 çalışmanın tümünün duyarlılıkları özgüllüklerden daha yüksek olduğundan, 20 çalışmanın tümünün sonuçları ROC grafiğinde bu diyagonal çizginin üzerindedir. Bu durumda simetrik bir özet ROC çizgisi savunulabilir. Odds oranlarını birleştirmek için Mantel-Haenszel yöntemini kullanarak bir özet tanısal olasılık oranının hesaplanması, 28·0 (18·2 ila 43·2) bir tahmin (%95 GA) verir. Büyük bir heterojenlik kanıtı yoktu (Cochran's Q=22.0, df=19, P=0.3), bu nedenle bu tanısal olasılık oranı, çalışmalar arasında tanısal performansın makul ölçüde tutarlı bir özet ölçüsü gibi görünmektedir. Tanısal olasılık oranı, rakamlara bakılarak (duyarlılık=0.95 ve özgüllük=0.60 ise DOR'nin 28.5 olacağını gösterir) veya özetin grafiğini çizerek duyarlılıklar ve özgüllükler açısından yorumlanabilir. Bununla birlikte, duyarlılık ve özgüllüğün benzersiz bir ortak özet tahmini yoktur: yalnızca diğerinin değerine bağlı olarak bir değerin özet tahminini elde etmek mümkündür.

Kesinlik İçin Bir Değer Aralığı Bulma – Meta-Analiz Ödevleri – Meta-Analiz Alanında Tez Yaptırma – Meta-Analiz Tez Yaptırma Ücretleri

Kesinlik İçin Bir Değer Aralığı Bulma

Kesinliğin ana belirleyicisi numune boyutudur. Olası örneklem büyüklüklerinin aralığı, bir çalışmadan diğerine büyük ölçüde değişiklik gösterecek olan pratik kısıtlamalar tarafından belirlenecektir. Birincil deneysel bir çalışma için, bir pilot çalışma, belirli bir süre içinde kaç kişinin kaydedilebileceğini göstererek potansiyel örnek boyutu hakkında bilgi sağlayabilir.

Kesinliğin diğer belirleyicileri, toplanan verilerin türüne bağlıdır. Örneğin, sürekli sonuçlar için kesinlik, standart sapma kullanılarak ifade edilen, bireyler arasındaki doğal değişkenliğe bağlıdır.

Önem düzeyi (a) için bir değer aralığı bulma

Herhangi bir anlamlılık testinde, tip I hata (gerçek etki sıfırdır ancak sıfırı reddediyoruz) ve bir tip II hata (gerçek etki sıfır değildir ancak sıfırı reddedemeyiz) riskini dengelememiz gerekir. Önem kriterini (alfa) sıfıra yaklaştıkça, tip I hata riskini azaltır, ancak tip II hata riskini artırırız.

Alfa’nın 0,05’e (veya %5) ve gücün %80’e ayarlanması gerektiğine dair yaygın bir kural vardır; bu, bir tip I hatayla ilişkili hasarın, bir tip II hatayla ilişkili olandan dört kat daha şiddetli olması durumunda anlamlıdır. güç %80’de, tip II hata riski %20’dir, bu da tip I hata riskinin dört katıdır). Aslında, yine de, bu riskleri belirli bir çalışma için uygun şekilde ayarlamak daha iyi olacaktır.

Örneğin, pozitif bir sonuç kesin olarak görülecek ve klinik uygulamada ani bir değişiklikle sonuçlanacaksa, tip I hataya karşı korunmak isteriz ve bu nedenle ihtiyatlı bir alfa değeri kullanırız (örneğin, 0.01).

Öte yandan, önemli bir sonuç, etkiyi tekrarlamak için başka denemelere yol açacaksa ve önemsiz bir sonuç, tedaviyi daha fazla araştırmayı caydıracaksa, tip II bir hatayla daha fazla ilgilenebiliriz. Bu durumda, gücü artırmak için bir mekanizma olarak daha liberal bir alfa değeri (örneğin 0.10) kullanabiliriz.

Açıklayıcı örnek

Migren baş ağrılarından kaynaklanan ağrıyı azaltmak için bir ilacın etkisini araştırmayı planladığımızı varsayalım. Hastalar rastgele ya tedaviye ya da plaseboya ayrılacak ve iki saat sonra 100 puanlık bir ölçekte değerlendirilecektir. Bu ölçekteki puanların standart sapması 10’dur. Bu çalışmayı ayda yaklaşık 10 hasta kayıt edebildiğimiz bir hastanenin migren kliniğinde yapmayı planlıyoruz ve 􏰈 5 0.05 anlamlılık düzeyini kullanmak istiyoruz.

Çalışmanın beş ay sürmesinin önerildiğini varsayalım. Bu süre zarfında grup başına 25 hasta alabiliyoruz. Hastalar, bu ölçekte 2 ila 4 puanlık bir farkın (0,2 veya 0,4’lük standart bir ortalama farka karşılık gelir) kendileri için anlamlı bir etkiyi temsil edeceğini ve bu etkinin önceki çalışmalardan elde edilen verilerle tutarlı olduğunu bildirmektedir. Etki büyüklüğü indeksi iki bağımsız grupla d’dir ve bu nedenle varyansı (4.20) kullanarak hesaplıyoruz.


Doğruluk ve kesinlik arasındaki farklar
Doğruluk ve kesinlik hatası hesaplama
Kesinlik nedir istatistik
Accuracy değeri hesaplama
F1 score nedir
Precision hesaplama
İstatistikte sınıf aralığı hesaplama
Precision nedir


Excel’de, 51-NORMSDAĞ(1.96􏰃1.0547) × NORMSDAĞ(􏰃1.96􏰃1.0547) 5 0.1840. Yani 0,30’luk bir etki büyüklüğünü tespit etme gücü 0,184 veya %18,4’tür. Bu açıkça, rastgele bir denemede tipik olarak arzu edilen %80 veya %90 değerlerinden çok daha düşüktür. Etki büyüklüğünü (0.20, 0.30, 0.40) ve örnek boyutunu (grup başına 10’dan 300’e kadar) değiştirirken aynı formülü uygulayarak farklı senaryolar altında çalışmanın gücünü gösteren bir grafik oluşturabiliriz.

İki kuyruklu alfanın 0,05’e ayarlandığı varsayılarak, gücü d5 0.40, 0.30 ve 0.20 için numune boyutunun bir fonksiyonu olarak gösterir. Y ekseninde 0.90’da soldan sağa okuma, büyük, orta veya küçük bir etki için %90’lık bir güç elde etmek için grup başına yaklaşık 140, 240 veya 300’den fazla bir numune boyutuna ihtiyacımız olacaktır.

Daha sonra grup başına 240 hasta kaydetmeye karar verebiliriz, bu da çalışmayı 48 ayda tamamlamamızı sağlar. X ekseninde 240’da yukarıdan aşağıya okuma yapıldığında, çalışma 0,40’lık daha büyük etkiyi saptamak için yaklaşık %99’luk bir güce sahip olacak ve 0,30’luk orta etkiyi saptamak için %90 ve 0,20’lik daha küçük etkiyi saptamak için %60’lık bir güce sahip olacaktır. Bunu önsöz olarak kullanarak meta-analize dönebiliriz ve sürecin birincil çalışma için olana nasıl benzediğini ve nasıl farklı olduğunu düşünebiliriz.

META-ANALİZ İÇİN GÜÇ ANALİZİ

Ana etki için güç analizi

Meta-analiz için güç analizinin mantığı, birincil çalışmalar için güç analizinin mantığına çok benzer. Yine, gücün, etki boyutu, kesinlik ve alfanın makul değerlerine nasıl bağlı olabileceğini araştırabilir veya belirli bir etki boyutu, alfa ve güç için bir kesinlik hesaplayabiliriz. Meta-analizde kesinlik, hem çalışmaların örneklem büyüklüğünü hem de çalışma sayısını yansıtır.

Kesinliği hesaplamak için güç analizini kullanırken, bu nedenle numune boyutunun her iki yönünü de dikkate almamız gerekir. Meta-analiz için sabit etkili veya rastgele etkiler modelini benimsememize bağlı olarak, örnek boyutlarının kesinliğinin sonuçlarında farklılıklar vardır.

Güç analizi için, etki büyüklüğü ve kesinlik için makul değerlere ihtiyaç vardır. Alfa, tip I hatanın potansiyel etkisini yansıtacak şekilde seçilmelidir. Etki büyüklükleri, önemli konulara dayanmalıdır (‘Hangi etki büyüklüğünü saptamak önemlidir?’). Hem etki büyüklüğü hem de kesinlik, bir pilot çalışma ile bilgilendirilebilir.

Birincil bir çalışmada bu, olası etki büyüklüğünün yanı sıra işe alınabilecek kişi sayısı hakkında bir fikir edinmek için çalışmayı gerçekten küçük bir ölçekte gerçekleştirmek anlamına gelebilir. Meta-analizde bu, etki büyüklükleri, çalışmalar içindeki örneklem büyüklükleri ve ayrıca dahil etme kriterlerini karşılayan çalışmaların sayısı hakkında bir fikir edinmek için literatürün bir alt kümesini bulmak ve kodlamak anlamına gelebilir.

Bu bölümde, her çalışmanın aynı kesinliğe sahip olduğunu varsayıyoruz (Bölüm 3’ün notasyonunda, VYi her çalışmada aynıdır). VYi eşit olmadığında güç analizi tartışması içindir.

Sabit etki modelini kullanarak ana etki için güç

Önem ve güç formülleri, birincil çalışmalar için yaptıklarıyla aynı yapıya sahiptir. Somut olarak, sabit etkili bir meta-analizde ana etki için anlamlılık testi, olarak hesaplanan bir test istatistiği Z’ye dayanır.

Ancak M ve VM artık tek bir çalışmadan ziyade sentezde gözlemlenen özet etkinin etki büyüklüğü ve varyansıdır. VM’nin, ağırlıkların ters varyanslar olduğu bireysel çalışmalara verilen ağırlıkların toplamına bölünmesiyle hesaplandığını hatırlayın. Tüm çalışmalar aynı varyansa sahipse, diyelim ki VY, o zaman VM, VY / k’ye eşdeğerdir, burada k, çalışmaların sayısıdır.

Bir yanıt yazın