1樓：匿名使用者
不會做的話就讓人幫你分析
我經常幫別人做這類的資料分析的
醫學統計 聯合檢測 特異性和敏感性怎麼計算？
2樓：解憂
1、診斷敏感性：是指將實際患者正確地判斷為陽性(真陽性)的百分率。
計算公式為：tp/(tp fn)×100%。tp為真陽性，fn為假陰性。
2、診斷特異性：是指將實際無病者正確地判斷為陰性(真陰性)的百分率。
計算公式為：tn/(tn+fp)×100%。tn為真陰性, fp為假陽性。
3、診斷效率：是指能準確區分患者和非患者的能力。
計算公式為：(tp+ tn)/(tp+fp+tn +fn)×100%。
4、陽性預期值：是指特定試驗方法測定得到的陽性結果中真陽性的比率。
計算公式為：ppv=tp/(tp+fp)×100%。
5、陰性預期值：是指特定試驗方法測定得到的陰性結果中真陰性的比率。
計算公式為：npv=tn/(tn+fn)×100%。
擴充套件資料：
醫學統計方法的選擇
一、先確定研究目的，根據研究目的選擇方法
不同研究目的採用的統計方法不同，常見的研究目的主要有三類：一是差異性研究，即比較組間均數、率等的差異，可用的方法有t檢驗、方差分析、χ2檢驗、非引數檢驗等。
二是相關性分析，即分析兩個或多個變數之間的關係，可用的方法有相關分析。三是影響性分析，即分析某一結局發生的影響因素，可用的方法有線性回歸、logistic回歸、cox回歸等。
二、明確資料型別，根據資料型別進一步確定方法
不同資料型別採用的統計方法也不同。定量資料可用的方法有t檢驗、方差分析、非引數檢驗、線性相關、線性回歸等。分類資料可用的方法有χ2檢驗、對數線性模型、logistic回歸等。
圖1.6簡要列出了不同研究目的、不同資料型別常用的統計分析方法。
三、選定統計方法後，需要利用統計軟體具體實現統計分析過程
sas中，不同的統計方法對應不同的命令，只要方法選定，便可通過對應的命令輔之以相應的選項實現統計結果的輸出。
四、統計結果的輸出並非資料分析的完成
一般統計軟體都會輸出很多結果，需要從中選擇自己需要的部分，並做出統計學結論。但統計學結論不同於專業結論，最終還需要結合實際做出合理專業結論。
3樓：匿名使用者
靈敏度=真陽性人數/（真陽性人數+假陰性人數）*100%。正確判斷病人的率。
特異度=真陰性人數/（真陰性人數+假陽性人數））*100%。正確判斷非病人的率。
某檢測方法
+ -
金 + a b
標 - c d
準靈敏度=a/(a+b)
特異度=d/(c+d)
4樓：匿名使用者
特異性概念：100個陰性，你的方法檢測出80個陰性，特異度80%
敏感性概念：100個陽性，你的方法檢測出78個陽性，敏感度78%
弄清概念應該能解決。
5樓：匿名使用者
臨床特異度是衡量試驗正確地判定無病者的能力,特異度是將實際無病的人正確--醫
如何用spss分析檢查方法的敏感性及特異性差異
6樓：仲崽小王子
使用roc分析法，做roc曲線（receiver operating characteristic curve）。
該方法優點：
①簡單、直觀，通過圖示可觀察分析方法的臨床準確性，並可用肉眼作出判斷。
②將靈敏度與特異性以圖示方法結合在一起，可準確反映某分析方法特異性和敏感性的關係，是試驗準確性的綜合代表。
③不固定分類界值，允許中間狀態存在，利於使用者結合專業知識，權衡漏診與誤診的影響，選擇一更佳截斷點作為診斷參考值。
7樓：匿名使用者
做roc曲線即可
我替別人做這類的資料分析蠻多的
對於兩個診斷指標的特異性和敏感性應該怎麼比較
8樓：北極雪
dna配型特異性:是指待檢dna待測物與對比物之間的明顯差異。 提出第2點含義基於(醫學統計學)的敏感性和特異性的解釋: 在醫學統裡,任何乙個診斷指標
如何比較敏感性和特異性
9樓：
使用roc分析法，做roc曲線（receiver operating characteristic curve）。該方法優點：①簡單、直觀，通過圖示可觀察分析方法的臨床準確性，並可用肉眼作出判斷。
②將靈敏度與特異性以圖示方法結合在一起，可準確反映某分析方法特異性和敏感性的關係，是試驗準確性的綜合代表。③不固定分類界值，允許中間狀態存在，利於使用者結合專業知識，權衡漏診與誤診的影響，選擇一更佳截斷點作為診斷參考值。
哪個大神能解釋一下敏感性和特異性
任何乙個診斷指標，都有兩個最基本的特徵，即敏感性和特異性，所謂敏感性，就是指其在診斷疾病的時候不漏診 關於敏感性和特異性 未必你的檢出標準未必能夠在正常人組裡面得出全陰性的結果如果得不出全陰性的結果，這組資料就說明了正常人誤診的概率敏感性檢測也是如此 一般來說是四項資料對比才能夠說明問題 1 靈敏性...
統計學根據下表求ab的值和回歸方程
xy的均值 為 4544.6 8 568.075 x的均值為 36.4 8 4.55 y的均值為 880 8 110 所以，x y的協方差為 568.075 4.55 110 67.575 x 2的均值為 207.54 8 25.9425 所以，x的總體方差為 25.9425 4.55 2 5.24...
統計學中單因素分析和線性回歸分析的區別
對於因變數來說沒意義自變數當然不能納入。譬如學生的學習成績與下列因素有關 1.智商2.勤奮程度3.課程與試題難度4.興趣5.考試的臨場發揮6.等等如果你再加上與年齡身高相關那不很可笑嗎相同的原理 單因素統計和多因素回歸分析有什麼區別 一 概念不同 1 單因素統計 單因素分析 monofactor a...