Diagnostic accuracy and classification performance
진단 정확도/성능 관련 척도
Accuracy
Sensitivity 민감도 = # True Positives/(#True Positives + #False Negatives)
Specificity 특이도 = # True Negatives/(#True Negatives + #False Positives)
LR (Likelihood Ratios)
AUC (Area Under the ROC Curve )
Factors affecting on sample size for diagnostic accuracy
진단 정확도 표본수 산출에 영향을 미치는 요소들
predetermined value from previous studies
confidence level(1-alpha) for statistical judgement
precision of estimates of sensitivity or specificity
Sample size for studies with binary test outcome
1. For adequate sensitivity/specificity
통계 가설 검정을 위한 표본수 계산식이 아님(* 검정력 고려하지 않음)
true value P(민감도 or 특이도)를 maximum marginal error d, (1-alpha)% (e.g, alpha = 5%, 1 - alpha = 95%) 신뢰구간의 추정에 필요한 n수를 계산하기 위한 공식임
공식
Case와 Control의 수는 prevalence를 고려하여 정함
Ntotal = Ncontrols/(1-Prevalence)
Ncontrols = Ntotal - Ncases = Ntotal(1-Prevalence)
2. For testing sensitivity or specificity of single diagnostic test
3. For comparing the sensitivity or specificity of two diagnostic tests
Sample size for studies of ROC index of accuracy
1. For estimating accuracy index
Sample Size Formula
2. For testing accuracy of quantitative diagnostic test of single modality
Reference
1. Hajian-Tilaki K. Sample size estimation in diagnostic test studies of biomedical informatics. J Biomed Inform. 2014 Apr;48:193-204. doi: 10.1016/j.jbi.2014.02.013. Epub 2014 Feb 26. PMID: 24582925.
Sample Size 산출 기능을 제공하는 websites
https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx
https://cardiomoon.shinyapps.io/SampleSize/
Diagnostic accuracy and classification performance
진단 정확도/성능 관련 척도
Accuracy
Sensitivity 민감도 = # True Positives/(#True Positives + #False Negatives)
Specificity 특이도 = # True Negatives/(#True Negatives + #False Positives)
Diagnostic test vs dichotomized gold standard 비교 가능
LR (Likelihood Ratios)
AUC (Area Under the ROC Curve )
Factors affecting on sample size for diagnostic accuracy
진단 정확도 표본수 산출에 영향을 미치는 요소들
predetermined value from previous studies
이전 연구에서 미리 정한 값들(성공기준 등)
confidence level(1-alpha) for statistical judgement
통계적 판정과 관련된 신뢰도(1-alpha)
precision of estimates of sensitivity or specificity
민감도나 특이도의 추정치
Sample size for studies with binary test outcome
1. For adequate sensitivity/specificity
통계 가설 검정을 위한 표본수 계산식이 아님(* 검정력 고려하지 않음)
true value P(민감도 or 특이도)를 maximum marginal error d, (1-alpha)% (e.g, alpha = 5%, 1 - alpha = 95%) 신뢰구간의 추정에 필요한 n수를 계산하기 위한 공식임
공식
Case와 Control의 수는 prevalence를 고려하여 정함
Ntotal = Ncontrols/(1-Prevalence)
Ncontrols = Ntotal - Ncases = Ntotal(1-Prevalence)
2. For testing sensitivity or specificity of single diagnostic test
통계 가설
H0: Se = P0, H1: Se != P0 (or Se = P1)
진단 검사가 민감도나 특이도의 특정 기준치(P0)를 만족하는 지 검정하기 위해 필요한 n수를 계산하는 공식
3. For comparing the sensitivity or specificity of two diagnostic tests
두 Test(검사법)의 민감도(or 특이도) P1 vs P2를 비교
통계 가설 H0: P1 = P2 vs H1: P1 != P2
Sample size formula
Sample size for studies of ROC index of accuracy
1. For estimating accuracy index
Sample Size Formula
2. For testing accuracy of quantitative diagnostic test of single modality
통계 가설
H0: AUC = AUC0 vs H1: AUC != AUC0 (i.e. AUC = AUC1)
Reference
1. Hajian-Tilaki K. Sample size estimation in diagnostic test studies of biomedical informatics. J Biomed Inform. 2014 Apr;48:193-204. doi: 10.1016/j.jbi.2014.02.013. Epub 2014 Feb 26. PMID: 24582925.
Sample Size 산출 기능을 제공하는 websites
https://clincalc.com/stats/samplesize.aspx
https://cardiomoon.shinyapps.io/SampleSize/