体外诊断试剂——相关指导原则的统计学(2)

表1的数据，采用芸豆荚IVD统计程序对数据进行以下统计分析。

2、 基础计算

根据文献[1]，基础计算结果如下： 表2：检测数据基础统计结果 编号 阳性符合率 阴性符合率 阳性预期值 阴性预期值 总符合率 数值比 180/188 200/205 180/185 200/208 380/393 百分率(95%可信区间) 95.74% (91.79%～98.15%) 97.56% (94.40%～99.20%) 97.30% (93.81%～99.12%) 96.15% (92.56%～98.33%) 96.69% (94.41%～98.23%) 注：结果和MedCalc相同，95%可信限计算方法：二项分布法(推荐)

3、 卡方检验（McNemar检验）

根据文献[1，2]采用配对卡方检验，建立检验假设： H0：两种试剂总体检验符合率相同，H1：两种试剂总体检验符合率不同，α=0.05 计算结果如下： 表3 卡方检验（McNemar检验）统计结果 编号 检验方法 卡方值 概率值P 检验结果 统计值 精确概率法 无 0.5811 P>=0.05，接受H0，两种试剂总体检验符合率相同 注：依据不同的检验方法，结果和SPSS、SAS等相同

4、 Kappa一致性检验

根据文献[1，3]，计算Kappa值及标准误；对Kappa建立检验检验假设： H0：K=0，Kappa值来自0的总体，H1：K>0，Kappa值来自非0的总体，α=0.05 计算结果如下： 表4 Kappa一致性检验统计结果 编号 Kappa值 标准误Se(K) 95%可信区间 标准误Se0(K) 检验值Z 统计值 0.9337 , 一致性较好 0.0181 0.8982～0.9691 0.050 Z=18.5115,概率值P=0.0000 检验结果 注：结果和SAS，MedCalc相同 P<0.05,拒绝H0，Kappa值来自非0的总体

附：芸豆荚IVD统计程序统计学方法说明

计算方法均来源于经典的文献或统计学软件，结果和SPSS，SAS、MedCalc等软件相同，主要计算方法如下： a) 基础计算： 按表1的代号：

阳性符合率=A/(A+C)×100% 阴性符合率=D/(A+B) ×100% 阳性预期值=D/(B+D) ×100% 阴性预期值=D/(C+D) ×100%

总符合率=A+D/(A+B+C+D) ×100%

率的95%可信区间采用二项分布法计算(同MedCalc程序)，公式如下： ， ，式中a为数值比分子，n为数值比分母。 b) 卡方检验

依据参考文献[1,2]，精确概率法检验（同SPSS程序）计算方法：X2= ×2，自由度v=1。 ，再根据卡方X2值和卡方分布函数计算出概率值P。

c) Kappa一致性检验（结果同SAS，MedCalc等程序）

依据参考文献3，对于行为i=2，列为j=2排列的数据：计算公式如下： 一致性系数Kappa= 式中 ；

用于估计95%可信限的标准误计算公式如下：Se(k)= ，式中：

Kappa值的95%可信区间=Kappa+/-1.96Se(k)。

Kappa值非0检验，即检验Kappa值是否来自为0的总体，即Kappa值的差异是否由抽样误差造成的，计算公式如下：Z=Kappa/Se0 (k)，式中

Se0(k)= ，再根据Z值和标准正态分布函数，计算出概率值P。

参考文献

1、 颜红主编. 医学统计学(第2版)，人民卫生出版社. 2010

2、 刘一斑秀，刘钧. 配对四格表资料差别检验的精确概率方法，南京大学学报. 1998, 34(5):627-631

3、 Joseph L. Fleiss. Statistical Methods For Rates And Proportions - 3Ed, 2003，598-607 4、 体外诊断试剂临床研究技术指导原则(国食药监械[2007]240号)，国家仪器药品监督管理局发布

5、 人类免疫缺陷病毒检测试剂临床研究注册技术审查指导原则，国家仪器药品监督管理局发布

6、 病原体特异性M型免疫球蛋白定性检测试剂注册技术审查指导原则，国家仪器药品监督管理局发布

7、 流行性感冒病毒检测试剂注册申报资料指导原则，国家仪器药品监督管理局发布

芸豆荚IVD统计程序定量统计方法和结果

(发现图片无法贴上来) 1、检测数据

对照试剂和考核试剂对样本进行配对检测后，将配对检测结果输入附表1，参照体外诊断试剂临床研究技术指导原则（国食药监械[2007]240号），肿瘤标志物类定量检测试剂注册申报资料指导原则，人类免疫缺陷病毒检测试剂临床研究注册技术审查指导原则，病原体特异性M型免疫球蛋白定性检测试剂注册技术审查指导原则等法规性文件，根据附表1的数据，采用芸豆荚IVD统计程序对数据进行以下统计分析。

2、基础计算

计算试剂及差值的均值、标准差、最大值、最小值、偏度和峰度，对样本的基本情况进行分析，依据文献[1]，计算结果如下： 表1：基础计算结果 编号 均值 标准差 最大值 最小值 偏度 峰度

配对差值组 -8.650 56.641 79.000 -96.000 0.0342 -1.4534

对照组 489.000 175.150 778.000 149.000 -0.1882 -0.5856

考核组 497.650 184.888 874.000 141.000 0.0320 -0.4512

注：结果和SPSS，MedCalc相同

3、数据分布直方图

将检测数据及差值按十等份划分，作直方图，直观显示样本及差值的分布情况：

图1： 对照试剂值分布直方图 图2： 考核试剂值分布直方图 图3： 检测差值分布直方图

4、正态性检验

依据文献[2，3]采用D(D'Agostino)检验进行正态性检验，以进一步选择合适的统计方法，建立假设： H0：数据总体服从正态分布，H1：数据总体服不从正态分布，α=0.05 计算结果如下： 表2：数据差值正态性检验结果： 编号 偏度G1 峰度G2 差 值 Z=0.0710, P=0.9434 Z=1.4162, P=0.1567 对照试剂 Z=-0.3894, P=0.6970 Z=0.7946, P=0.4268 考核试剂 Z=0.0664, P=0.9471 Z=0.6783, P=0.4976 D'Agostino 检验结果 X^2=2.0106, P=0.3659 X^2=0.7830, P=0.6760 X^2=0.4645, P=0.7927 P>=0.05，接受H0，服P>=0.05，接受H0，服P>=0.05，接受H0，服从正态分布 从正态分布 从正态分布 注：依据不同的方法，结果和SPSS，MedCalc相同

5、配对检验

依据文献[1]采用配对T检验进行检验，建立假设：

H0：两种试剂检验结果相同，H1：两种试剂检验结果不同，α=0.05 计算结果如下：

表3：对照试剂和考核试剂配对检验结果 编号 配对t检验 概率值P 结果

注：依据不同的方法，结果和SPSS，MedCalc相同

6、简单线性回归分析和散点图

依据文献[1]，以对照试剂为自变量X，考核试剂为应变量Y，计算简单线性回归方程，并计算回归系数b和截距a的标准误和置信区间，并进行检验，建立假设： a) 回归模型F检验和回归系数b的t检验(检验意义相同)：

H0：两种试剂无直线关系，H1：两种试剂直线关系成立，α=0.05 b) 截距a的t检验：

H0：截距与0值无显著性差异，H1：截距与0值有显著性差异，α=0.05 计算结果如下：

表4 数据直线回归分析结果 编号 回归检验 SS回 F值 检验结果 系数b检验 t值(b) 系数b Se 检验结果

统计值

588543.72，v=1 173.8316

编号 回归方程 SS剩 概率P

统计值

统计值

t=0.6830，v=19 0.5029

p>=0.05,接受H0，两种试剂检验结果相同

Y=1.0049X+6.2

60942.83,v=18 0.0000

p<0.05,拒绝H0，两种试剂直线关系成立 b=1.0049 13.1845 0.0762

概率P(b) 系数95%CI

0.0000

0.8447～1.1650

p<0.05,拒绝H0，两种试剂直线关系成立

截距a检验 t值(a) 截距a Se 检验结果

a=6.2775 0.1590 39.4748

P>=0.05,接受H0，截距与0值无显著性差异

概率P(a) 截距95%CI

0.8754

-76.6559～89.2

注：结果和SPSS，MedCalc等相同

以对照试剂为自变量（X），考核试剂为应变量（Y），作散点图如下：

图4 两种试剂配对检测散点图

7、相关分析 依据文献[1]，采用简单(Pearson)相关方法进行分析，计算相关系数，标准误并进行t检验，建立假设：

H0：两种试剂无直线相关关系，H1：两种试剂直线相关关系成立，α=0.05（本检验和回归系数b检验等价），计算结果如下： 表4 数据相关分析结果 编号 简单相关值r 95% CI t值，概率P 检验结果

注：结果和SPSS，MedCalc相同

8、Bland-Altam分析

依据文献[4]，以对照试剂和考核试剂配对检测均值为横度坐标，检测差值为纵坐标，进行分析和作图，结果如下：

表6 Bland-Altam分析基本数据 编号 差值均值 差值标准差 95%界值 界外点数(比率)

计算值 -8.650 56.641

-119.667～102.367 0 (0.00%)

图 5两种试剂配对检测Bland-Altam图

附：芸豆荚IVD统计程序统计学方法说明

计算方法均来源于经典的文献或统计学软件，结果和SPSS，SAS、MedCalc等软件相同，主要计算方法如下： a）基础计算

统计值

r=0.9519；r^2=0.9062 0.8802～0.9811

t=13.1845，v=18 ，P=0.0000

P<0.05,拒绝H0，两种试剂直线相关关系成立

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