方法特異性如何評判

① 方法學驗證 特異性怎麼做

用SPSS軟體就可以做了，結果里敏感度和特異性都有了！
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② 診斷特異性的含義是什麼

從醫學角度對人們的精神和體質狀態作出的判斷。對正常人的健康狀態、勞動能力和某一特定的生理過程的判斷；司法部門判定血緣關系和傷害性質也屬診斷。用來認識疾病的診斷最廣泛，是治療、預後、預防的前提。

大致有3種分類方法：①根據獲得臨床資料的方法分類，有症狀診斷、體檢診斷、實驗診斷、超聲波診斷、X射線診斷、心電圖診斷、內窺鏡診斷、放射性核素診斷、手術探查診斷和治療診斷等。②根據診斷的確切程度分類，有初步診斷和臨床診斷。初步診斷又分為：疑似診斷（又稱意向診斷或印象診斷）、臨時診斷、暫定診斷；臨床診斷即確定診斷。③按診斷內容分類，有病因診斷，病理形態診斷，病理生理診斷。此外，還可分入院診斷、出院診斷、門診診斷、死亡診斷、剖檢診斷等。

③ 有沒有統計學的高手，已知兩種檢測方法的靈敏性及特異性，如何進行卡方檢驗，證明靈敏性及特異性有無差異

靈敏度和特異度兩個指標本身就沒有相關，一個是真陽性的指標，一個是真陰性的指標，兩個指標沒有什麼相關性。你可以還原成四格表，然後進行卡方檢驗。

④ 如何判斷是非特異性免疫還是特異性免疫

巨噬細胞吞噬的抗原後，抗原會被巨噬細胞內的溶酶體分解。巨噬細胞原為血液中的單核細胞，進入組織後分化而成的，並在組織液中行使功能。抗體可以特異性地識別抗原，並與抗原結合，是抗原失活。最後的抗原抗體結合物被吞噬細胞吞噬並降解。吞噬細胞在特異性免疫和非特異性免疫中都起到重要的作用。特異性是指抗體可特異地識別抗原，所以有抗體存在的免疫屬於特異性免疫。

⑤ 如何用spss分析檢查方法的敏感性及特異性差異

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准確性，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，可准確反映某分析方法特異性和敏感性的關系，是試驗准確性的綜合代表。
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。

⑥ 如何對比兩種方法診斷敏感度的差異

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准確性，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，可准確反映某分析方法特異性和敏感性

⑦ 評價檢驗方法可接受性的判斷方法中，更客觀的准則是

正確答案:B
解析：「單值判斷指標」判斷和「方法決定圖判斷」是基於觀察誤差的點估計或單值估計
。其假定收集足夠的數據提供單值觀測誤差的可靠估計
。更客觀的准則可通過估計試驗誤差的置信區間來進行，因為這種方法考慮了採集數據量的不確定度
。

⑧ 兩種診斷方法的比較，計算靈敏度特異度、roc曲線

直接使用在線SSPSAU裡面的可視化->【ROC曲線】分析即可，結果會自動給出AUC值、診斷臨界值、靈敏度、特異度等。

⑨ 熒光定量PCR方法的特異性和准確度怎麼計算

特異性主要看檢測的目的樣品是否是專一的，准確度主要看測量數據之間的偏差

⑩ 醫學統計 聯合檢測 特異性和敏感性怎麼計算

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：是指能准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%。

(10)方法特異性如何評判擴展閱讀：

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、非參數檢驗等。

二是相關性分析，即分析兩個或多個變數之間的關系，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、明確數據類型，根據數據類型進一步確定方法

不同數據類型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、非參數檢驗、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、不同數據類型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數據分析的完成

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。