配对样本资料的响应能力分析(Responsiveness Analysis)——MedCalc软件实现

发布于 2022年10月3日 星期一 11:53:17 浏览:1423
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响应能力分析(Responsiveness Analysis)可计算配对或独立连续变量比较的各种响应能力指标。本文将实例演示在MedCalc软件中实现配对样本资料的响应能力分析的操作步骤。

关键词:MedCalc; 配对样本; 响应能力分析

MedCalc可计算即Glass ∆值、Cohen d值和标准化响应平均值(Standardized Response Mean, SRM)3种反应响应能力的指标。效应能力指标数值越大,表示响应能力越强。差异比较中,数值越大越好;但在检测方法的一致性评估中,则希望绝对数值越小越好。

Glass ∆值为平均差值除以第一次测量标准差。第一次测量应为对照组或金标准,可用于几种测量方法均与对照组比较。

Cohen d值为平均差值除以两次测量的合并标准差。一般认为,d=0.01时,效应非常小;d=0.2时,效应小;d=0.5时,效应中等;d=0.8时,效应大;d=1.2时,效应非常大;d=2时,效应极大。

SRM值为测量值差值的平均值除以标准差,可简单区分两次测量间的变化得分。

一、案例介绍

某公司购入两台不同的新仪器,为检验新、旧3台仪器测得的某生化指标的等价性或一致性,使用这3台仪器同时测量了14名志愿者的某生化指标,分别计算其测量该生化指标结果的响应能力指标。数据见图1。本案例数据可从“附件下载”处下载。

图1

二、软件操作及结果解读

(一) 软件操作

先评价新仪器1的响应能力。选择“统计”—“一致性和响应能力”—“响应能力”(图2)。

图2

在“响应能力”对话框(图3)中,“第一次测量”选择“old”,“第二次测量”框中选择“new1”,“筛选条件”本例不选择。由于本案例第一次测量和第二次测量为配对资料(对同一对象重复测量2次)时,应勾选“选项”中的“成对数据”(若两次测量结果为独立样本资料,则不勾选此项)。进入“高级...”子对话框,使用偏置校正与加速(BCa)自助法计算响应能力指标的95%CI,单击“高级...”按钮可设定自助法重复抽样次数和随机数学种子,点击“确定”

图3

重复上面同样的步骤来进一步计算新仪器2与老仪器的响应能力指标。

(二) 结果解读

1. 新仪器1的响应能力

图4中“反应性指数”即计算了新仪器1与老仪器比较的3个响应能力指标。

“使用基线SD的效应大小(ES)”为Glass ∆统计量,“使用汇总SD的效应大小(ES)”即为Cohen d值,SRM为“标准化的响应平均值”。可见3个响应能力指标的95%CI均包含0,按α=0.05水准,可认为两种测量方法比较差异无统计学意义。Cohen d≈0.06,表明效应较小。

图4

2. 新仪器2的响应能力

图5中“反应性指数”计算了新仪器2与老仪器比较的3个响应能力指标。可见新仪器2与老仪器比较的各响应能力指标的95%CI虽然均包含0,但是各响应能力指标的绝对值均大于新仪器1与老仪器比较的响应能力指标。因此,可以认为新仪器1与老仪器之间的检测结果一致性更高。

图5

三、结论

本研究计算两种新仪器与老仪器测量该生化指标结果的响应能力指标。新仪器2各响应能力指标的绝对值均大于新仪器1与老仪器比较的响应能力指标。因此,可以认为新仪器1与老仪器之间的检测结果一致性更高。

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