Statistický přehled
Intervaly spolehlivosti: Intervalový odhad populačního parametru, který je obvykle stanoven na 95 %. Pokud by se odebralo 100 vzorků z populace, průměrný výsledek nebo měření z 95 z těchto vzorků populace by spadalo do rozmezí 95% konfidenčních intervalů. Čím blíže nebo těsněji je rozsah 95% intervalu spolehlivosti od skutečného průměru, tím silnější jsou výsledky daného testu.
Směrodatná chyba měření: Tato hodnota udává rozmezí (+/-), do kterého by se mohl vejít skutečný výsledek pacienta v rámci daného testu. Pokud je SEM pro goniometrické měření rozsahu pohybu pro flexi kolene 3,5 stupně, pak lze očekávat odchylku skutečného/skutečného rozsahu pohybu mezi 116,5 a 123,5 stupně, když skutečná naměřená hodnota je 120 stupňů. Představuje se také jako směrodatná odchylka hodnot z opakovaných výsledků testu.
Citlivost: Jaká je pravděpodobnost, že bude klinický test pozitivní, pokud pacient skutečně trpí daným onemocněním? Jedná se o míru skutečné pozitivity. Hodnoty se pohybují od 0 do 1,0, kde 1,0 = 100 % pravdivě pozitivních výsledků. K aplikaci těchto zjištění se používá mnemotechnická pomůcka SnOut. Pokud má test vysokou citlivost a test je negativní, může mít klinik lepší pocit z vyloučení onemocnění (SnOut). Klinické testy s vyšší citlivostí jsou lepší pro screening pacientů na cílové onemocnění, ale nejsou tak dobré pro stanovení konkrétní diagnózy. Jinými slovy, pokud je vysoce citlivý test negativní, můžete se cítit jistější, že pacient danou chorobou netrpí, nicméně pokud je test pozitivní, nemůžete si být jisti, že danou chorobou skutečně trpí, pokud test nebyl zároveň vysoce specifický.
Specifičnost: Jaká je pravděpodobnost, že klinický test bude negativní, pokud pacient danou chorobu nemá? Toto je vaše míra pravé negativity. Hodnoty se pohybují od 0 do 1,0, kde 1,0 = 100 % pravdivých negativit. K aplikaci těchto zjištění se používá mnemotechnická pomůcka SpIn. Pokud má test vysokou specificitu a test je pozitivní, může mít klinický lékař lepší pocit z vyloučení onemocnění (SpIn). Pokud je vysoce specifický test pozitivní, můžete se cítit jistější, že pacient dané onemocnění skutečně má, pokud je však test negativní, nemůžete si být jisti, že toto onemocnění nemá, pokud test nebyl zároveň vysoce citlivý.
Poměr pozitivní pravděpodobnosti (+LR): Vyjadřuje změnu šancí ve prospěch stavu při pozitivním testu. Jedná se o výpočet specifičnosti a citlivosti testu (+LR = citlivost / 1-specifičnost). Hodnota +LR > 1,0 zvyšuje pravděpodobnost stanovení správné diagnózy na základě výsledku testu.
Negativní poměr pravděpodobnosti: Vyjadřuje změnu pravděpodobnosti, že stav není přítomen při negativním výsledku testu. Jedná se o výpočet specificity a senzitivity testu (-LR = 1-Senzitivita / Specificita). LR < 1,0 zvyšuje pravděpodobnost stanovení správné diagnózy na základě výsledku testu.
Poměr šancí: Jedná se o odhad relativního rizika a obvykle se používá v případě, že relativní riziko nelze přesně určit na základě omezení studie (nemožnost přesně vypočítat kumulativní incidenci, tj. studie případů a kontrol). Často se používá k vyjádření velikosti účinku. Jedná se o poměr pravděpodobnosti výskytu události v jedné skupině a pravděpodobnosti výskytu v jiné skupině. Je to pravděpodobnost výskytu stejné události nebo stavu ve dvou skupinách. Poměr šancí 1:1 znamená, že mezi skupinami není žádný rozdíl v šancích (událost nebo stav se vyskytuje v obou skupinách stejně).
Relativní riziko: Jedná se o míru relativního účinku, což je poměr, který popisuje rizika spojená s exponovanou skupinou ve srovnání s neexponovanou skupinou. Udává pravděpodobnost, že se u někoho, kdo byl vystaven rizikovému faktoru, vyvine stav ve srovnání s někým, kdo vystaven nebyl.
Velikost účinku: Velikost rozdílu mezi dvěma léčebnými postupy nebo vztahem mezi dvěma proměnnými. Větší velikost účinku pro jednu léčbu znamená, že vedla k většímu pozitivnímu rozdílu ve výsledku, který byl měřen.
Validita: Měří klinický test to, co má měřit? Na tuto otázku odpovídá validita. Často ji lze měřit pomocí hodnot citlivosti a specifičnosti a také poměru pravděpodobnosti (často se používají pozitivní a negativní prediktivní hodnoty, které však nejsou tak užitečné jako poměr pravděpodobnosti).
Spolehlivost: Jak dobře se zkoušející shodují na výsledcích testu? Spolehlivost je měřítkem shody, ale ne validity. Je založena na množství chyb, které se vyskytují v souboru výsledků. Aby měl klinický test dobrou validitu, je nutná dobrá reliabilita. Nicméně testy, které nemají dobrou validitu, mohou mít přesto vynikající spolehlivost. Vyšetřovatelé mohou být schopni změřit test velmi spolehlivě mezi sebou a jinými vyšetřovateli, ale to nemusí nutně znamenat, že test je dobrým měřítkem konkrétního stavu nebo diagnózy. Měří se pomocí koeficientů (Kappa nebo Intraclass Correlation Coefficients v závislosti na typu proměnné).
Kappa: Jedná se o míru shody, která byla korigována náhodou. Tato statistika vyhodnocuje podíl pozorované shody a poté bere v úvahu podíl, který lze očekávat na základě náhody. Byla navržena především pro měření neparametrických dat, jako jsou dichotomické proměnné, které zahrnují odpovědi Ano/Ne a Pozitivní/Negativní, a kategoriální proměnné, jako jsou známky z manuálního svalového testu. Rozsah skóre se pohybuje od 0 do 10 a interpretace skóre byla navržena takto:
1,0 = Perfektní
0,8 až 1,0 = Výborný
0,6 až 0,8 = Podstatný
0,4 až 0,6 = Střední
< 0,4 = Špatný
Vážená statistika Kappa: Běžná statistika Kappa nerozlišuje mezi neshodami. Pokud chce výzkumník kvůli větším možným rizikům přiřadit jedné neshodě větší váhu než jiné, stává se z ní vážené Kappa. Některé neshody mohou být závažnější než jiné. Ne všechna data lze takto rozlišit, ale pokud ano, pak lze toto Vážené Kappa použít k odhadu spolehlivosti.
Koeficient vnitrotřídní korelace (ICC): ICC je koeficient spolehlivosti. Vypočítává rozptyl ve skórech a je schopen odrážet jak stupeň shody, tak i shodu mezi hodnoceními. Pohybuje se v rozmezí od 0 do 1,0. ICC je míra spolehlivosti určená především pro parametrické proměnné (intervalové nebo poměrové údaje), které jsou spojité, například měření rozsahu pohybu, výšky, hmotnosti atd. Interpretace skóre byla navržena takto:
1,0 = perfektní
0,9 až 1,0 = výborná
0,75 až 0,9 = dobrá
0,5 až 0,75 = střední
< 0,5 = slabá
Korelace: Korelace je mírou asociace, nikoli shody (spolehlivost měří shodu). Označuje lineární vztah mezi proměnnými a pohybuje se v rozmezí od -1 do 0 až 1 a měří se pomocí koeficientů (Pearsonův nebo Spearmansův). Čím blíže je proměnná k 1, tím silnější je pozitivní korelace, a čím blíže k -1, tím silnější je negativní korelace. Nula většinou znamená, že mezi proměnnými není vůbec žádná korelace. Velikost korelace byla definována takto:
+/- 0,1 až 0,3 = malá
+/- 0,3 až 0,5 = střední
+/- 0,5 až 1,0 = velká
Korelační koeficienty: Statistické údaje, které kvantitativně popisují sílu a směr vztahu mezi dvěma proměnnými.