診斷研究設計.ppt

診斷研究設計,季聰華,04,醫(yī)學診斷研究高級設計,03,醫(yī)學診斷研究基礎設計,超重和肥胖、飲酒、膳食高鹽、遺傳因素與高血壓,瞬時彈力成像 與酒精性肝纖維化,降壓藥、支架治療、介入治療與心血管疾病治療,左心室射血分數(shù) 與患者預后,研究因素,研究對象,效應指標,研究的范疇,臨床研究,診斷試驗:是指應用實驗、儀器設備等手段對疾病進行診斷的一切檢測方法。 包括各種實驗室檢查（生物化學、免疫學、微生物學、病理學等）、影像診斷（超聲波、CT、X線、核磁共振等）、儀器檢查（心電圖、腦電圖、核素掃描、內(nèi)窺鏡等），還包括病史詢問、體格檢查等。,診斷試驗的概念,診斷試驗的用途,診斷疾病 篩選無癥狀的病人 判斷疾病的嚴重程度 估計疾病臨床過程及預后 估計對治療的反應 判斷治療效果,診斷研究的基本原理,如果新方法試驗所得的結(jié)果與金標準試驗所得結(jié)果符合程度越高，這個新方法的診斷價值就越高，反之亦然。,用新方法進行的診斷試驗所得出的患病與未患病的結(jié)果分別與金標準方法所得出患病與未患病的結(jié)果比較，根據(jù)其是否一致對試驗方法進行評價。,用金標準進行檢查或檢驗，可將試驗對象分為兩組，即金標準確診的患某病組及金標準排除的未患某病組。,金標準,目 標 人 群,病人,非病人,待評價 診斷方法,評價指標,診斷研究原理,診斷研究的基本原理,診斷研究設計原理,診斷性隊列研究設計：即連續(xù)納入所有懷疑患有某種疾病患者，同步進行金標準和診斷試驗檢查，再盲法評估兩者結(jié)果。,根據(jù)病人入組情況劃分,診斷性病例對照研究：選擇一組肯定患有某種疾病的患者(病例組)，一組肯定不患有某種疾病的對象(對照組，可為患其他疾病患者或正常人)，將兩組患者均進行診斷試驗，根據(jù)結(jié)果評估診斷試驗的準確性 。,診斷研究設計原理,根據(jù)病人入組情況劃分,常見偏移,（1）摻合偏倚：某些情況下，“金標準”建立在一系列試驗和相關臨床資料基礎上。此時“金標準”不能包括新診斷試驗，否則可增加兩者的一致性，夸大診斷準確性，造成摻合偏倚。,外源性過敏性肺泡炎： 1、有吸入有機粉塵的病史 2、發(fā)熱、咳嗽、呼吸困難、兩肺底聞及捻發(fā)音 3、胸部X片呈磨玻璃樣 4、血清沉淀反應陽性 5、支氣管肺泡灌洗液中淋巴細胞明顯增高，CD4/CD81,常見偏移,（2）核實偏倚：若當新診斷試驗結(jié)果影響金標準使用時，如診斷試驗結(jié)果為陽性時就進行金標準檢查；結(jié)果為陰性時患者拒絕進行金標準檢查，則可導致核實偏倚。,【診斷性隊列研究】設計保證納入的研究對象與臨床實踐的具體情況相似，且每名可疑患者均進行金標準檢查，能較好避免選擇性偏倚或部分核實偏倚； 【診斷性病例對照研究】選擇研究對象時已明確患者是否患有某種疾病，不能保證納入各種類型患者或與要診斷的疾病易混淆的疾病患者，不能保證每名納入研究對象均進行金標準檢測，特別是對照組研究對象，造成疾病診斷不準確，容易發(fā)生選擇性偏倚或部分核實偏倚。,常見偏移,研究因素,研究對象,效應指標,兩分類,無序多分類,有序多分類,正態(tài)計量,非正態(tài)計量,兩分類,無序多分類,有序多分類,正態(tài)計量,非正態(tài)計量,配對卡方檢驗，kappa一致性檢驗,配對卡方檢驗，kappa一致性檢驗,配對卡方檢驗，kappa一致性檢驗,配對t檢驗、相關與回歸、B-A分析,配對秩和檢驗、相關與回歸、B-A分析,ROC分析,ROC分析,ROC分析,數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)化,待評價診斷方法,金標準,04,醫(yī)學診斷研究高級設計,03,醫(yī)學診斷研究基礎設計,診斷研究設計要點,計算診斷試驗的相關指標及統(tǒng)計分析,盲法、獨立和同步比較診斷試驗和“金標準”結(jié)果,進行樣本量估算,選擇研究對象,確定金標準,確定金標準,當前醫(yī)學界公認的診斷某疾病最可靠、準確度最高的診斷方法。,常用的金標準包括,病理學診斷（活檢、尸檢）,外科手術或診斷性操作,特殊的影像學診斷,權(quán)威機構(gòu)頒布的綜合診斷標準,選擇研究對象,要求：代表性好,試驗組,經(jīng)金標準確診為某疾病的患者，具有反應該疾病的全部特征，如病情、病程、癥狀體征、并發(fā)癥、治療或未治療等。,對照組,經(jīng)金標準證實未患該疾病的患者（可患其它疾病）或正常人。,在沒有指導原則情況下，即使有困難，仍應保持最低10%的分布。,測量值覆蓋不同的閾值區(qū)間：每種測量值段有一定比例。,研究樣本與臨床實際情況接近：病人、疑似病人、非病人。,最低的分布比例是10%！,美國國家臨床實驗室標準化委員會（National Committee for Clinical Laboratory Standards，NCCLS）2002年發(fā)布了用患者標本進行方法比對及偏倚估計：批準指南-第二版 （簡稱EP9-A2指南）,樣本量估算,樣本含量估計的要素：,真實性指標（靈敏度、特異度）的水平；,檢驗水準，即I類誤差的概率；,允許誤差。,樣本量合理性判斷,對于已完成的研究結(jié)果,如果組間差距在專業(yè)范圍內(nèi)認為有臨床意義（比如血壓值差距大于20mmHg），則可以判斷為樣本量不夠。,如果組間差距在專業(yè)范圍內(nèi)認為臨床意義不大（比如血壓值差距小于5mmHg），那么可以認為是足夠的；,P0.05，結(jié)合專業(yè)意義來判斷,P0.05，樣本量是足夠的,盲法、獨立和同步比較診斷試驗和“金標準”結(jié)果,診斷試驗和“金標準”檢查應同步進行，這對急性、自限性疾病尤為重要，因為疾病進展的不同階段診斷結(jié)果不相同。,某些情況下，“金標準”建立在一系列試驗和相關臨床資料的基礎上。此時“金標準”不能包括所研究的診斷試驗，否則可能發(fā)生摻合偏倚，增加兩者的一致性，擴大診斷試驗的準確性。（獨立）,采用盲法評價診斷試驗結(jié)果十分重要，即要求判斷診斷試驗結(jié)果者不能預先知道研究對象是否患病，而按照“金標準”判斷研究對象是否有病者不能知道診斷試驗的結(jié)果。,計算診斷研究的相關指標及統(tǒng)計分析,診斷試驗基本結(jié)果表,04,醫(yī)學診斷研究高級設計,02,醫(yī)學診斷研究設計方法,1、參考值范圍計算,提出針對特定疾病的診斷能力，此時要回答的是診斷界值，必須用ROC分析方法來回答。,測量指標值，僅表明該診斷試驗有能力準確測量人體中的某種成份，并不需要驗證該指標診斷某種特定疾病的能力，此時采用正常人參考值范圍。,根據(jù)診斷試驗的用途可分為兩類：正常人參考值范圍和診斷界值。,指所謂“正常人”的解剖、生理、生化等指標的波動范圍。,正常人參考值范圍：,制定方法：,而后根據(jù)指標的實際用途確定單側(cè)或雙側(cè)界值，根據(jù)研究目的和使用要求選定適當?shù)陌俜纸缰?，常?5%。,測量樣本人群相應指標的值，測量的過程中要嚴格控制各種誤差。,制定參考值范圍時，首先要確定一批樣本含量足夠大的“正常人”。,1、參考值范圍計算,雙側(cè)臨界值：,標準正態(tài)分布雙側(cè)尾部面積之和等于時所對應的正側(cè)變量值，記作Z/2。,單側(cè)臨界值,標準正態(tài)分布單側(cè)尾部面積等于時所對應的正側(cè)變量值，記作Z。,1、參考值范圍計算,以不同的方法計算參考值范圍：,1、參考值范圍計算,現(xiàn)實的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布,理想的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布,2、診斷界值計算,采用不同血糖陽性界值所致假陽性和假陰性,尋找診斷臨界點的方法是設計一個診斷研究，利用ROC曲線方法進行分析。,2、診斷界值計算,3、一致性評價方法,漏診可能造成嚴重后果 排除某病的其他診斷 篩檢無癥狀病人而且該病發(fā)病率較低,3.1 真實性評價指標,計算公式： =c/(a+c) 又稱假陰性率 將實際有病的人錯誤判斷為非患者的比例,漏診率（omission diagnostic，）,計算公式：Se =a/(a+c) 又稱真陽性率 將實際有病的人正確判斷為患者的能力,靈敏度（Sensitivity，Se）,高靈敏度試驗的適用范圍,3.1真實性評價指標,計算公式： =b/(b+d) 又稱假陽性率 將實際無病的人錯誤判斷為患者的比例,計算公式： Sp =d/(b+d) 又稱真陰性率 將實際無病的人正確判斷為非患者的能力,誤診率（ mistake diagnostic rate， ）,特異度（Specificity，Sp）,假陽性會使病人受到嚴重危害 確診某病,高特異度試驗的適用范圍,靈敏度和特異度的關系,都是反映診斷試驗準確性的最基本指標 提高一方面水平，會降低另一方面水平 一般選擇敏感度和特異度都較高的試驗作為診斷依據(jù) 根據(jù)研究目的，調(diào)整靈敏度和特異度來確定臨界值 以產(chǎn)生漏診和誤診之和最小時的數(shù)據(jù)確定臨界值。,理想的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布 現(xiàn)實的正常人群與糖尿病病人血糖水平分布,靈敏度和特異度的關系,采用不同血糖陽性界值所致假陽性和假陰性,靈敏度和特異度的關系,靈敏度和特異度的關系,病人與非病人某項診斷指標數(shù)值分布示意圖,靈敏度和特異度的關系,約登指數(shù)（Youdens index）又稱正確診斷指數(shù)，是靈敏度與特異度之和減。 約登指數(shù)靈敏度特異度 指數(shù)范圍從，約登指數(shù)越接近于，診斷試驗的真實性越好，反之越差。 約登指數(shù)表示診斷試驗能夠正確地判斷病人和非病人的能力。,約登指數(shù),3.1 真實性評價指標,聯(lián)合試驗是指采用多個篩檢試驗檢測一種疾病，達到提高篩檢試驗靈敏度或特異度的目的，以滿足提高篩檢試驗真實性的需要。 （)串聯(lián)試驗（serial test） 也稱系列試驗，是指采用幾種篩檢方法檢測疾病，只有全部檢測均為陽性者才判為陽性，凡有一項檢測結(jié)果為陰性即判為陰性。 （)并聯(lián)試驗（parallel test）也稱平行試驗，是指采用幾種篩檢方法檢測疾病，凡有一項檢測為陽性者即判為陽性，所有檢測均為陰性才判為陰性。,聯(lián)合試驗,聯(lián)合試驗結(jié)果的判定方法(并聯(lián)) 項目 試驗結(jié)果 判定結(jié)果 試驗A 試驗B 平 行 試 驗 ,減少漏診，提高靈敏度,聯(lián)合試驗,聯(lián)合試驗結(jié)果的判定方法(串聯(lián)) 項目 試驗結(jié)果 判定結(jié)果 試驗A 試驗B 平 - 行 - 試 驗 ,減少誤診，提高特異度,聯(lián)合試驗,分為粗一致性（Crude agreement）和調(diào)整一致性(Adjusted agreement)，下式計算：,100,粗一致性和調(diào)整一致性說明診斷檢試驗陽性與陰性結(jié)果均正確的百分比。它表示診斷試驗的真實性。,3.2 一致性評價指標,粗一致性=,調(diào)整一致性=,3.3 一致性檢驗Kappa分析,Kappa的意義,0.02,0.02,0.20,0.40,0.60,0.80-1.00,差,輕微,尚可,中等,好,幾乎完全一致,3.3 一致性檢驗Kappa分析,3、一致性評價方法,靈敏度、特異度的關系,a,c,d,b,SN=a/(a+c) SP=d/(b+d),3.4 ROC曲線分析,表示不同診斷水平的真陽性率對假陽性率的函數(shù)關系。,表示一個特定的診斷方法對區(qū)別特定的患者組與非患者組樣本的檢測性能。,受試者工作特征曲線（Receiver Operator Characteristic curve，簡稱ROC曲線）,3.4 ROC曲線分析,ROC曲線下面積的取值在01之間。,ROC曲線和X軸圍成的面積占總面積的百分比作為曲線面積的估計值。,以點(0，0)、(1，0)、(0、1)和(1，1)圍成的面積做為1或100。,Area Under Curve，簡稱AUC,3.4 ROC曲線分析,一般認為：面積在0.50.7之間時診斷價值較低，在0.70.9之間時診斷價值中等，在0.9以上時診斷價值較高。,越接近對角線，越接近0.5，則說明試驗的準確度越差；,曲線越接近左上角，面積越接近1，說明試驗的準確度越高；,3.4 ROC曲線分析,最佳診斷界值的確定,通過解擬合ROC曲線的方程尋找該點。,靈敏度+特異度最大的點就是最佳診斷界值。,ROC曲線上最靠近左上角的點所對應的靈敏度和特異度都是較大的，該點為ROC曲線的正切線與曲線相交的點，常以此點所對應的診斷界值作為最佳診斷界值。,3.4 ROC曲線分析,ROC分析主要做三件事：,尋找截斷點（cut off）,繪制ROC曲線圖,計算ROC曲線下面積及其95%CI，判斷診斷價值,3.4 ROC曲線分析,【例】為評價紅細胞平均容積（MCV）對缺鐵性貧血患者的診斷價值，以100例可疑為缺鐵性貧血患者作診斷，并以骨髓診斷作為金標準。將金標準確診為缺鐵性貧血的34例作為病例組，其余66例作為對照組。然后對每組的每一例測量紅細胞平均容積（MCV）。,SPSS軟件操作,第一步：建立變量。,第二步：輸入原始數(shù)據(jù),第三步：ROC分析（1）,第四步：結(jié)果解讀（1）,結(jié)果解讀：基本的例數(shù)描述,第四步：結(jié)果解讀（2）,結(jié)果解讀：ROC曲線圖,第四步：結(jié)果解讀（3）,結(jié)果解讀：ROC曲線下面積大小及統(tǒng)計學意義,ROC曲線下面積的臨床意義,小于0.7，表示診斷準確度較低； 0.70.9，表示診斷準確度為中等； 大于0.9，表示診斷準確度較高。,第四步：結(jié)果解讀（4）,結(jié)果解讀：給出不同截斷點的靈敏度和1-特異度大小。,截斷點（cut off）的選擇,在該截斷點下作的診斷： 誤診率與漏診率之和為最小； 或靈敏度與特異度之和最大。,第五步：尋找截斷點（1）,將SPSS結(jié)果復制到EXCEL中,第五步：尋找截斷點（2）,利用EXCEL的函數(shù)功能進行計算（靈敏度+特異度）的值,第五步：尋找截斷點（3）,按照（靈敏度+特異度）由大到小排序,第五步：尋找截斷點（4）,按照（靈敏度+特異度）由大到小排序。 （靈敏度+特異度）值最大的點所對應的MCV結(jié)果值就是截斷點值。 本例81.5就是所要找的截斷點。,兩條ROC曲線的比較,可信區(qū)間法：計算兩條曲線AUC的可信區(qū)間 如果兩個可信區(qū)間有重合部分，則表示兩種方法診斷價值的差異無統(tǒng)計學意義；反之則AUC值大的那種方法的價值更高。,3、一致性評價方法,3.5 配對t檢驗,強調(diào)統(tǒng)計學意義，容易忽視臨床意義。,只能評價整體平均的差別，不能區(qū)分個案的波動。,3.6 相關與線性回歸,能評價整體平均的差別，不能完全區(qū)分個案的波動。,有相關系數(shù)和決定系數(shù)（有恒定偏差時，相關系數(shù)也可以很高）,有斜率和截距,建立回歸方程,沒有很好結(jié)合臨床意義。,美國國家臨床實驗室標準化委員會（National Committee for Clinical Laboratory Standards，NCCLS）2002年發(fā)布了用患者標本進行方法比對及偏倚估計：批準指南-第二版 （簡稱EP9-A2指南）,3.6 相關與線性回歸,3.6 相關與線性回歸,3.7 BlandAltman分析,它的基本思想是計算出兩種測量結(jié)果的一致性界限，并用圖形的方法直觀地反映這個一致性界限。最后結(jié)合臨床實際，得出兩種測量方法是否具有一致性的結(jié)論。,Bland和Altman于1986年建立了差值均數(shù)加95%一致限并配合圖示的一致性評價方法，并發(fā)表在Lancet雜志上，該方法后來被人們稱為Bland-Altman方法。,這兩種方法一般不會獲得完全相同的結(jié)果，總是存在著有一定趨勢的差異，如一種方法的測量結(jié)果經(jīng)常大于（或小于）另一種方法的結(jié)果，這種差異被稱為偏倚。,如果兩種測量結(jié)果的差異位于一致性界限內(nèi)，在臨床上是可以接受的，則可以認為這兩種方法具有較好的一致性。,如果兩種測量方法中沒有一種是“金標準”，或者不能確定哪種方法一定反映真實值，則可以用兩種測量結(jié)果的平均值作為最終測量結(jié)果。,偏倚可以用兩種方法測定結(jié)果的差值來表示。,3.7 BlandAltman分析,參數(shù)估計：對差值均數(shù)和95%LoA兩個限值的可信區(qū)間估計，基于此結(jié)果與事先給定的專業(yè)上可接受的誤差界值（即一致界值）進行比較作出一致性的判斷。,圖示：以兩方法測量結(jié)果差值為縱軸（y軸）、兩方法測量結(jié)果均數(shù)為橫軸（x軸）繪制散點圖，并在圖中用不同的線段標注出反映差值均數(shù)、0值、95%LoA及其95%可信區(qū)間的橫線。,統(tǒng)計量計算：給出兩方法測量結(jié)果差值的均數(shù)（偏倚bias）和95%波動范圍（即95%LoA）。,3.7 BlandAltman分析,3.7 BlandAltman分析,異常值不能超過5%,3.7 BlandAltman分析,“金標準”Bland-Altman法,Bland-Altman法評價一致性既考慮了隨機誤差也考慮了系統(tǒng)誤差，同時可以結(jié)合專業(yè)意義進行判斷，具有獨特的優(yōu)勢。,Bland-Altman方法因其直觀，分析和解釋簡單，在醫(yī)藥衛(wèi)生領域得到迅速推廣。,3.7 BlandAltman分析,4 臨床重要性評價,根據(jù)診斷試驗準確區(qū)分患者和非患者的能力，即診斷試驗結(jié)果能否明顯改變作診斷試驗前對患病概率估計(驗前概率)。 為此，應根據(jù)診斷試驗結(jié)果重新估計患病概率(驗后概率)。 驗后概率計算取決于驗前概率和診斷試驗似然比(LR)的大小。,似然比為病人中出現(xiàn)某種檢測結(jié)果的概率與非病人中出現(xiàn)相應結(jié)果的概率之比。 （1) 陽性似然比 是指真陽性率與假陽性率之比，說明病人中出現(xiàn)某種檢測結(jié)果陽性的概率是非病人的多少倍。,4.1似然比,（2) 陰性似然比（negative likelihood ratio）是指假陰性率與真陰性率之比，說明病人中出現(xiàn)某種檢測結(jié)果陰性的概率是非病人的多少倍。,陽性似然比越大篩檢試驗的真實性越好；篩檢試驗才可能具有臨床價值，陰性似然比越小篩檢試驗的真實性越好。,4.1 似然比,陽性似然比與陰性似然比的比值 取值1時，其值越大說明該診斷試驗的判別效果較好； 取值1時，正常人比患者更有可能被診斷試驗判為陽性； 取值=1時，表示該診斷試驗無法判別正常人與患者。,4.2 診斷比值比,4.3預測值,在實驗醫(yī)學，臨床試驗本身特點決定了試驗的靈敏度和特異度， 但靈敏度和特異度本身不能幫助臨床醫(yī)生。臨床醫(yī)生想知道如果診斷試驗陽性(+PV) 或陰性，試驗本身是正確的概率。 陽性預測值：如果診斷試驗結(jié)果是陽性“病人”真正有病的可能性。 陰性預測值：如果試驗結(jié)果是陰性，“病人”真正無病的概率。,陽性預測值(+PV)=a/(a+b),陰性預測值(-PV)=d/(d+c),預測值與靈敏度、特異度的關系,a,c,d,b,SN=a/(a+c) 100%, -PV=d(d+c) 100%, SP=d/(b+d) 100%, +PV=a(a+b) 100%,診斷試驗臨床應用的基本步驟,(一)估計驗前概率 正確估計驗前概率才能根據(jù)診斷試驗結(jié)果準確估算驗后概率，以便決定下一步醫(yī)療決策。 【估算患者驗前概率】即該患者患病的可能性有多大，根據(jù)患者病史和體征、醫(yī)師臨床經(jīng)驗進行推測，或從他人報告和實踐資料中獲得。,(二)直接計算驗后概率 根據(jù)驗前概率、似然比即可計算驗后概率。 1)驗前比=驗前概率（1-驗前概率） 2)驗后比=驗前比似然比 3)驗后概率=驗后比/（1+驗后比）,診斷試驗臨床應用的基本步驟,（三）采用似然比運算圖直接獲得驗后概率。 當驗后概率遠高于驗前概率時，該診斷試驗具有重要性，反之，該診斷試驗重要性有限。,診斷試驗臨床應用的基本步驟,（四）結(jié)合試驗閾值和治療閾值進行臨床決策,診斷試驗臨床應用的基本步驟,案例1,根據(jù)驗前概率（10%）、似然比（11、0.1）即可計算驗后概率。 驗前比(pre-test odds)=驗前概率（1-驗前概率） 驗后比(post-test odds)=驗前比似然比 驗后概率=驗后比/（1+驗后比）,10%/（1-10%）=1/9,1/9*11=11/9,（11/9）/（1+11/9）=11/20=55%,1/9*0.1=1/90,（1/90）/（1+1/90）=1/91=1.01%,案例2,某醫(yī)院心血管內(nèi)科病房收治了急性心前區(qū)疼痛疑診急性心肌梗死的患者共360例，為了研究肌酸磷酸激酶對急性心肌梗死的診斷價值，在經(jīng)冠脈造影確診的“金標準”診斷基礎上，同步檢測了患者血清肌酸磷酸激酶，在設定診斷異常界值80u /L條件下，獲得下列結(jié)果：,血清肌酸磷酸激酶測定急性心肌梗死 血清肌酸 急性心肌梗死 磷酸激酶 合計 80u /L 215 16 231 80u /L 15 114 129 合 計 230 130 360 SN93.5 SP87.7 AC91.4 PV93.1 PV88.4 LR7.6 LR0.07,結(jié)果解釋,SN93.5，SP87.7：測定血清肌酸磷酸激酶確診急性心肌梗死時，有93.5的心肌梗死病例被正確診斷，有87.7的非心肌梗死被正確排除。 PV93.1，PV88.4：該診斷性試驗為陽性時，93.1疑診病例被正確診斷為心肌梗死，而該診斷試驗為陰性時，88.4的疑診病例被正確排除。 LR7.6：急性心肌梗死患者出現(xiàn)血清肌酸磷酸激酶試驗結(jié)果陽性的機會是非急性心肌梗死患者出現(xiàn)陽性機會的7.6倍。 LR0.07：急性心肌梗死患者出現(xiàn)血清肌酸磷酸激酶試驗結(jié)果陰性的機會是非急性心肌梗死患者出現(xiàn)陰性機會的0.07倍或1：13.4。,02,醫(yī)學診斷研究設計方法,03,醫(yī)學診斷研究基礎設計,兩分類,無序多分類,有序多分類,正態(tài)計量,非正態(tài)計量,Logistics回歸、判別分析、決策樹,多元線性回歸,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后進行回歸分析,03,04,05,01,02,Y,X1-Xn,數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)化,Logistics回歸、判別分析、決策樹,Logistics回歸、判別分析、決策樹,研究因素,研究對象,效應指標,待評價診斷方法組合,金標準,5.1 logistics回歸,logistic回歸是研究因變量為二分類或多分類觀察結(jié)果與影響因素（自變量）之間關系的一種多變量分析方法，屬概率型非線性回歸。 多元logistic回歸最主要的目的是篩選有統(tǒng)計學意義的自變量，并建立回歸模型。,5.2 決策樹,SPSS Clementine提供C5.0、CART、CHAID、QUEST在內(nèi)的決策樹經(jīng)典算法。,在數(shù)據(jù)挖掘中，決策樹是分類預測的經(jīng)典算法。