Statystyczna ocena testów medycznych na potrzeby klasyfikacji i przewidywania

Opinie czytelników

Książka jest bardzo chwalona przez badaczy klinicznych za jasne wyjaśnienia i praktyczne wskazówki dotyczące statystycznej oceny testów diagnostycznych. Istnieją jednak poważne obawy dotyczące jakości wersji Kindle, co prowadzi do frustracji wśród użytkowników, a niektórzy recenzenci zauważyli brak podstawowej teorii statystycznej i zasobów, takich jak klucze odpowiedzi.

⬤ Kompleksowe omówienie oceny statystycznej testów diagnostycznych.
⬤ Przejrzyste wyjaśnienia i praktyczne instrukcje krok po kroku.
⬤ Przydatne do zrozumienia krzywych ROC i obliczeń wielkości próby.
⬤ Dobrze napisana i przystępna dla czytelników bez wykształcenia medycznego.

⬤ Słaba jakość wersji Kindle, w tym numeracja stron i uszkodzony zapis matematyczny.
⬤ Brak kluczy odpowiedzi do ćwiczeń.
⬤ Brak dyskusji na temat podstawowych teorii statystycznych i ich znaczenia w analizie danych.
⬤ Niektóre tematy, takie jak wprowadzenie „czytelnika” do diagnostyki testowej, są niewystarczająco omówione.

(na podstawie 13 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

The Statistical Evaluation of Medical Tests for Classification and Prediction

Zawartość książki:

Niniejsza książka opisuje koncepcje i techniki statystyczne służące do oceny medycznych testów diagnostycznych i biomarkerów do wykrywania chorób. Mówiąc bardziej ogólnie, techniki te odnoszą się do problemu klasyfikacji statystycznej w celu przewidywania dychotomicznego wyniku.

Opisano miary służące do ilościowego określania dokładności testu, w tym czułość, swoistość, wartości predykcyjne, diagnostyczne współczynniki prawdopodobieństwa i krzywą charakterystyki operacyjnej odbiornika, która jest powszechnie stosowana w testach ciągłych i porządkowych. Przedstawiono procedury statystyczne do ich szacowania i porównywania.

Przedstawiono ramy regresji do oceny czynników wpływających na dokładność testu oraz do porównywania testów z uwzględnieniem tych czynników. Książka przedstawia wiele praktycznych przykładów rzeczywistych danych i powinna zainteresować praktykujących statystyków lub badaczy ilościowych zaangażowanych w opracowywanie testów do klasyfikacji lub przewidywania w medycynie.