[R-br] Pacote diagnosis

[Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil]

Edson,

require(DiagnosisMed)
ele<-matrix(c(55,7,49,84),nrow=2,ncol=2,byrow=T,
dimnames=list(Eletro=c("Presente","Ausente"),
Etsenose=c("Presente","Ausente")))
##### Mudança aqui
t(ele) # verificar
# A tabela deveria ser

VN FP
FN VP

ele <- t(ele) # se estiver correto, assim se armazena
diagnosis(ele,plot=F)

Abraço forte e que a força esteja com você,

Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil
Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas
Fundação Oswaldo Cruz
Rio de Janeiro - Brasil
Av. Brasil 4365
Tel 55 21 3865-9648
email: pedro.brasil em ipec.fiocruz.br
email: emmanuel.brasil em gmail.com

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Em 29 de março de 2011 13:11, Edson Lira <edinhoestat em yahoo.com.br>escreveu:

> Boa tarde, com esta rotina,
>
> require(DiagnosisMed)
> ele<-matrix(c(55,7,49,84),nrow=2,ncol=2,byrow=T,
> dimnames=list(Eletro=c("Presente","Ausente"),
> Etsenose=c("Presente","Ausente")))
> ele
> diagnosis(ele,plot=F)
>
> Tenho a saída
>
>
> ---------------------------------------------------------------
>           Etsenose
> Eletro     Presente Ausente Sum
>   Presente       55       7  62
>   Ausente        49      84 133
>   Sum           104      91 195
>
> The test has the following parameters [95% confidence interval]
> ---------------------------------------------------------------
> Sample size:                   195
> Prevalence considered(%):      46.67
> Sensitivity(%):                92.31  [ 84.96  -  96.22 ]
> Specificity(%):                52.88  [ 43.36  -  62.20 ]
> Positive predictive value(%):  63.16  [ 54.70  -  70.88 ]
> Negative predictive value:(%): 88.71  [ 78.48  -  94.42 ]
> Positive likelihood ratio:     1.96   [ 1.58  -  2.44 ]
> Negative likelihood ratio:     0.15   [ 0.07  -  0.30 ]
> Diagnostic odds ratio:         13.28  [ 5.47  -  37.30 ]
> Error trade off (FN : FP)      0.14 : 1
> Error rate(%):                 28.72  [ 22.83  -  35.43 ]
> Accuracy(%):                   71.28  [ 64.57  -  77.17 ]
> Youden index:                  0.4519  [ 0.4555  -  0.4484 ]
> Area under ROC curve:          0.726
> -----------------------------------------------------------
>
>
> Quando  chequei os resultados, vi que sensibilidade e especificidade estao
> invertidos.
>
> Vejam: Sensibiidade = a/(a+c)=55/104=0,5288. Na sáida está como
> especificidade, ou seja, invertido. O que estou fazendo errado.
>
> Valores corretos: sensib=0,5288 especif=0,9231
>
>
> Obrigado a todos.
>
> Edson Lira
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