Question

我需要为我的数据集计算以下内容。我可以计算个人PPV（95％CI）和NPV（95％CI），但对如何计算这个问题感到困惑：

PPV + NPV-1（95％CI）

我该如何计算？

Answer 1

title 'Sensitivity';
      proc freq data=FatComp;
         where Response=1;
         weight Count;
         tables Test / binomial(level="1");
         exact binomial;
         run;

      title 'Specificity';
      proc freq data=FatComp;
         where Response=0;
         weight Count;
         tables Test / binomial(level="0");
         exact binomial;
         run;

      title 'Positive predictive value';
      proc freq data=FatComp;
         where Test=1;
         weight Count;
         tables Response / binomial(level="1");
         exact binomial;
         run;

      title 'Negative predictive value';
      proc freq data=FatComp;
         where Test=0;
         weight Count;
         tables Response / binomial(level="0");
         exact binomial;
         run;

Answer 2

我怀疑这是否有用。通常，您应该提供敏感性，特异性，阳性和阴性预测值。如果您想整体衡量准确性，则应该选择正确分类的科目。

如果您进入由彼得·弗洛姆（Peter Flom）建议的webpage，则可以滚动直到获得一段完整的代码。可以通过创建一个二进制变量来计算准确性，该变量指示每个观察结果中的测试和响应是否一致。：

let from = "23/09/2019";
let to = "29/10/2019";

// convert to date object by interchanging date/month expected by Date function
let fromDate = new Date(from.replace(/([0-9]+)\/([0-9]+)/,'$2/$1'));
let toDate = new Date(to.replace(/([0-9]+)\/([0-9]+)/,'$2/$1'));

let response = [];
while(toDate > fromDate){
  response.push({day: fromDate.getDate(), month: fromDate.getMonth()+1, year: fromDate.getFullYear()});
  fromDate.setDate(fromDate.getDate()+1) // increment date by 1
}

console.log(response)

希望有帮助

敏感性和特异性

2 个答案: