Model może mieć wysokie AUC i dobrą kalibrację, ale nadal pozostaje pytanie: czy jego zastosowanie poprawia decyzje kliniczne? Do tego celu opracowano analizę krzywej decyzyjnej (Decision Curve Analysis, DCA). Metodę opisali Vickers i Elkin w 2006 roku. Dlaczego AUC nie Read More …
Kategoria: analiza statystyczna
Kalibracja modelu predykcyjnego – czy przewidywane ryzyko odpowiada rzeczywistości?
Model predykcyjny może bardzo dobrze odróżniać osoby o większym i mniejszym ryzyku, a jednocześnie podawać błędne wartości prawdopodobieństwa. Dlatego sama krzywa ROC i AUC nie wystarczają. Drugim podstawowym elementem oceny jest kalibracja (calibration). Co oznacza dobra kalibracja? Jeżeli model przewiduje Read More …
GEE – jak analizować dane powtarzane bez klasycznego modelu mieszanego?
Jeżeli tę samą osobę badamy kilkukrotnie, jej obserwacje nie są niezależne. Podobny problem występuje, gdy pacjenci są zgrupowani w szpitalach, uczniowie w szkołach lub pracownicy w oddziałach. Jednym z rozwiązań są uogólnione równania estymacyjne (generalized estimating equations, GEE), zaproponowane przez Read More …
Regresja logistyczna wielomianowa – co zrobić, gdy wynik ma kilka kategorii bez naturalnej kolejności?
Nie każda zmienna kategorialna posiada naturalny porządek. Przykładowo sposób transportu do pracy może mieć kategorie: Nie możemy powiedzieć, że samochód jest „wyżej” lub „niżej” od roweru. Jeżeli taki wynik chcemy wyjaśniać za pomocą kilku predyktorów, można zastosować regresję logistyczną wielomianową Read More …
Regresja logistyczna porządkowa – jak analizować wynik w uporządkowanych kategoriach?
Regresja logistyczna nie ogranicza się do sytuacji, w której wynik ma tylko dwie kategorie. Jeżeli zmienna zależna zawiera kilka kategorii posiadających naturalną kolejność, można wykorzystać regresję logistyczną porządkową (ordinal logistic regression). Przykładowym wynikiem może być: Kategorie są uporządkowane, ale nie Read More …
Dobór próby i reprezentatywność – kiedy można uogólniać wyniki?
Jednym z najczęstszych błędów metodologicznych jest założenie, że duża próba automatycznie staje się reprezentatywna. Możemy przebadać nawet 10 000 osób i nadal uzyskać systematycznie obciążony wynik, jeżeli uczestnicy zostali dobrani w sposób nieodzwierciedlający populacji docelowej. Populacja docelowa Najpierw należy określić, Read More …
Diagnostyka regresji liniowej – jak sprawdzić, czy model jest wiarygodny?
Uzyskanie wartości p < 0,05 w regresji nie oznacza jeszcze, że model jest poprawny. Regresja liniowa opiera się na określonych założeniach dotyczących relacji pomiędzy zmiennymi, reszt oraz struktury obserwacji. Dlatego po oszacowaniu modelu warto przeprowadzić jego diagnostykę. Co to są Read More …