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[tharuani]

Hallo!

Ich evaluiere zwei Prognosemodelle an einem Datenset und möchte
den Positive Predictive Value kalkulieren und zwischen
beiden Modellen vergleichen. In der Literatur habe ich gefunden,
dass hierfür der Fisher Exact Test verwendet wurde.
Zum Vergleich von Sensitivität und Spezifität wird oft der
McNemar Test verwendet, wobei eine 2x2 Kontingenztabelle
für alle Kranken (zur Testung der Sensitivität) und dann
getrennt eine weitere Tabelle für alle Gesunden (zur Testung
der Spezifität) kalkuliert wird. Soweit alles klar. Beim Vergleich
der PPV stellt sich ja allerdings das Problem, dass man hier nicht
die selbe Vergleichsgruppe zur Verfügung hat, da beide Modelle
unterschiedlich viele Personen als krank bzw. gesund klassifizieren
und daher keine Tabelle mit dem gemeinsamen Gesamtwert
kalkuliert werden kann.. Ist die Frage verständlich? Wie
vergleiche ich zwei PPVs, die bei zwei Modellen durch unterschiedlich
Cut-off-Werte entstanden sind?

Ich wäre überglücklich, wenn die Frage eine Antwort fände. Vielen Dank
daher schonmal im Voraus!

beste grüße

[PonderStibbons]

Einen direkten inferezstatistischen Tests beim Vergleich zwischen PPPs habe ich bisher noch nicht gesehen, wie haben sie's denn in Deiner Literatur gehandhabt? Die vorhandene Stichprobe per Zufall in 2 Substichproben aufgeteilt, dann daraus jeweils die positiv-Urteile gezogen?

Gruß

P.

[tharuani]

Genau das ist mein Problem, ich hab keine Ahnung, wie sie die Stichprobe aufgeteilt haben. In diesem Artikel http://jco.ascopubs.org/content/14/8/2295.full.pdf steht auf Seite 2297 rechter Absatz oben nur, dass sie den Fisher Exact Test verwendet haben, weitere Angaben finden sich nicht. Vielleicht haben sie auch genau die gleiche Anzahl von Personen als positiv beurteilt?

[PonderStibbons]

Auf das Journal habe ich leider keinen Zugriff. Grundsätzlich ist aber doch die Frage, wozu man überhaupt PPVs inferenzstatistisch vergleichen sollte. PPV und NPV sind anders als Sensitivität und Spezifität abhängig von der Prävalenzrate -- die Ergebnisse sind nicht übertragbar auf Populationen mit anderen Prävalenzen als in der Studienpopulation. Warum willst Du es eigens testen? Tests der SEN und SPE und eine einfache Deskription der PPV/NPV reichen normalerweise aus.

Gruß

P.

[tharuani]

Ok. Danke für deine Meinung. Ich bin eigentlich
auch nicht so sehr überzeugt davon (da normalerweise
auch keine tests in der Literatur berichtet werden), aber mein Betreuer
hat sich für eine inferenzstatistische testung ausgesprochen..
wie ist das denn mit anderen maßen - zum beispiel der LR; hier
wären auch keine tests nötig? Muss mich jetzt entscheiden, ob ich
eine offene konfrontation wagen will ,)

[PonderStibbons]

Wieso Konfrontation? Ich würde aufrichtig mitteillen, dass so ein Test in der verwendeten Literatur nicht beschrieben wird und ich nicht weiß, wie man das lege artis durchführt, und ob der Betreuer eine Referenz nennen könnte.

-- LR? Likelihood Ratio?

Gruß

P.

[tharuani]

ja, mit LR meinte ich Likelihood Ratio. Hab jetzt im Biometrics 56 einen test gefunden, aber der übersteigt meine Kapazitäten und den Horizont dieser Diplomarbeit. Danke für deine konstruktiven Anmerkungen, ich schaue jetzt mal hoffnungsvoll in die Zukunft ,)