诊断试验及ROC/曲线分析

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老师介绍

  • Song老师

    Song老师

    有近十年的生信分析经验,擅长方向有转录组测序分析、芯片数据分析、疾病机理研究分析、疾病预后与基因关联分析、项目分析思路设计以及个性化分析等,精通perl、R等编程语言。
简  介 从灵敏度、特异度、截点、Kappa值等基础概念的介绍,到ROC曲线绘制、ROC曲线的比较、SPSS操作,再到样本量计算、Meta分析......我们力求从理论到实操,把诊断试验掰开揉碎,帮助大家彻底搞明白。
从灵敏度、特异度、截点、Kappa值等基础概念的介绍,到ROC曲线绘制、ROC曲线的比较、SPSS操作,再到样本量计算、Meta分析......我们力求从理论到实操,把诊断试验掰开揉碎,帮助大家彻底搞明白。

课程安排:
第1节  讲诊断试验前,我们先得了解人体生物指标的分布
第2节  灵敏度和特异度,你都搞清楚含义了吗?
第3节  一文掌握:诊断试验如何设定截点(多图)
第4节  如何提升诊断的灵敏度或特异度?串联与并联试验
第5节  为了深入分析诊断结果,你应该了解下阳性预测值!
第6节  诊断试验的可重复性,咋就那么重要?
第7节  评价诊断试验的可重复性——符合率(一致率)
第8节  诊断试验:何为Kappa值?计算公式是啥?
第9节  多图实例:教你绘制ROC曲线
第10节  了解ROC曲线下面积,有这篇文章就够了
第11节  绘制ROC曲线、找截断值,教你两种软件操作方法!
第12节  两种诊断方法的ROC曲线比较,手把手教Medcalc软件操作
第13节  Stata教程:ROC曲线下面积的比较
第14节  如何比较两种方法的灵敏度和特异度?来看实例教程!
第15节  诊断试验中的贝叶斯定理:检验阳性就一定患病了吗?
第16节  诊断试验的一致性检验,方法那么多,你捋清楚了吗?
第17节  连续变量的一致性评价,教你一种图示法『Bland-Altman法』
第18节  FDA推荐:连续变量的一致性评价『ATE/LER区域法』
第19节  如何联合多个指标提升诊断准确度?教程来了!
第20节  实例教程:协变量调整后的ROC曲线及AUC的计算

 

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* 课程提供者:智科书屋