Análises Estatísticas - Versão 1
Edneide Ramalho
13/06/2023
1 To-do list
As comparações a serem feitas são:
- qPCR x KK
qPCR x Nested-PCR
Nested-PCR x KK
qPCR x KK+Nested-PCR
Sensibilidade
Especificidade
Valor preditivo positivo
Valore preditivo negativo
2 qPCR vs. KK
- Tabela de contingência:
## KK
## qPCR Negativo Positivo
## Negativo 17 0
## Positivo 2 11- Percentuais:
## KK
## qPCR Negativo Positivo
## Negativo 89.47 0.00
## Positivo 10.53 100.00- Resultado completo:
## Outcome + Outcome - Total
## Test + 17 0 17
## Test - 2 11 13
## Total 19 11 30
##
## Point estimates and 95% CIs:
## --------------------------------------------------------------
## Apparent prevalence * 0.57 (0.37, 0.75)
## True prevalence * 0.63 (0.44, 0.80)
## Sensitivity * 0.89 (0.67, 0.99)
## Specificity * 1.00 (0.72, 1.00)
## Positive predictive value * 1.00 (0.80, 1.00)
## Negative predictive value * 0.85 (0.55, 0.98)
## Positive likelihood ratio Inf (NaN, Inf)
## Negative likelihood ratio 0.11 (0.03, 0.39)
## False T+ proportion for true D- * 0.00 (0.00, 0.28)
## False T- proportion for true D+ * 0.11 (0.01, 0.33)
## False T+ proportion for T+ * 0.00 (0.00, 0.20)
## False T- proportion for T- * 0.15 (0.02, 0.45)
## Correctly classified proportion * 0.93 (0.78, 0.99)
## --------------------------------------------------------------
## * Exact CIs- Teste de McNemar:
##
## McNemar's Chi-squared test with continuity correction
##
## data: tabela_qpcr_kk
## McNemar's chi-squared = 0.5, df = 1, p-value = 0.4795##
## Exact McNemar test (with central confidence intervals)
##
## data: tabela_qpcr_kk
## b = 0, c = 2, p-value = 0.5
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
## 0.000000 5.324555
## sample estimates:
## odds ratio
## 0O teste de McNemar indicou que não há diferença estatisticamente significativa nas proporções de positivos e negativos entre o KK e o qPCR (\(\chi^2(1) = 0.5\), p = 0.48).
3 qPCR vs. NestedPCR
- Tabela de contingência:
## NestedPCR
## qPCR Negativo Positivo
## Negativo 17 0
## Positivo 0 13- Percentuais:
## NestedPCR
## qPCR Negativo Positivo
## Negativo 100 0
## Positivo 0 100- Resultado completo:
## Outcome + Outcome - Total
## Test + 17 0 17
## Test - 0 13 13
## Total 17 13 30
##
## Point estimates and 95% CIs:
## --------------------------------------------------------------
## Apparent prevalence * 0.57 (0.37, 0.75)
## True prevalence * 0.57 (0.37, 0.75)
## Sensitivity * 1.00 (0.80, 1.00)
## Specificity * 1.00 (0.75, 1.00)
## Positive predictive value * 1.00 (0.80, 1.00)
## Negative predictive value * 1.00 (0.75, 1.00)
## Positive likelihood ratio Inf (NaN, Inf)
## Negative likelihood ratio 0.00 (0.00, NaN)
## False T+ proportion for true D- * 0.00 (0.00, 0.25)
## False T- proportion for true D+ * 0.00 (0.00, 0.20)
## False T+ proportion for T+ * 0.00 (0.00, 0.20)
## False T- proportion for T- * 0.00 (0.00, 0.25)
## Correctly classified proportion * 1.00 (0.88, 1.00)
## --------------------------------------------------------------
## * Exact CIs- Teste de McNemar:
##
## McNemar's Chi-squared test
##
## data: tabela_qpcr_nestedpcr
## McNemar's chi-squared = NaN, df = 1, p-value = NA## $p.value
## [1] 1
##
## $estimate
## odds ratio
## NA
##
## $statistic
## b
## 0
##
## $conf.int
## [1] 0 Inf
##
## $parameter
## c
## 0
##
## $method
## [1] "Exact McNemar test (with central confidence intervals)"
##
## $null.value
## odds ratio
## 1
##
## $data.name
## [1] "tabela_qpcr_nestedpcr"O teste de McNemar indicou que não há diferença estatisticamente significativa nas proporções de positivos e negativos entre o NestedPCR e o qPCR (p = 1). Como vemos na tabela de contingência, os resultados são exatamente iguais.
4 Nested-PCR x KK
- Tabela de contingência:
## KK
## NestedPCR Negativo Positivo
## Negativo 17 0
## Positivo 2 11- Percentuais:
## KK
## NestedPCR Negativo Positivo
## Negativo 89.47 0.00
## Positivo 10.53 100.00- Resultado completo:
## Outcome + Outcome - Total
## Test + 17 0 17
## Test - 2 11 13
## Total 19 11 30
##
## Point estimates and 95% CIs:
## --------------------------------------------------------------
## Apparent prevalence * 0.57 (0.37, 0.75)
## True prevalence * 0.63 (0.44, 0.80)
## Sensitivity * 0.89 (0.67, 0.99)
## Specificity * 1.00 (0.72, 1.00)
## Positive predictive value * 1.00 (0.80, 1.00)
## Negative predictive value * 0.85 (0.55, 0.98)
## Positive likelihood ratio Inf (NaN, Inf)
## Negative likelihood ratio 0.11 (0.03, 0.39)
## False T+ proportion for true D- * 0.00 (0.00, 0.28)
## False T- proportion for true D+ * 0.11 (0.01, 0.33)
## False T+ proportion for T+ * 0.00 (0.00, 0.20)
## False T- proportion for T- * 0.15 (0.02, 0.45)
## Correctly classified proportion * 0.93 (0.78, 0.99)
## --------------------------------------------------------------
## * Exact CIs- Teste de McNemar:
##
## McNemar's Chi-squared test with continuity correction
##
## data: tabela_nestedpcr_kk
## McNemar's chi-squared = 0.5, df = 1, p-value = 0.4795##
## Exact McNemar test (with central confidence intervals)
##
## data: tabela_nestedpcr_kk
## b = 0, c = 2, p-value = 0.5
## alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
## 95 percent confidence interval:
## 0.000000 5.324555
## sample estimates:
## odds ratio
## 0O teste de McNemar indicou que não há diferença estatisticamente significativa nas proporções de positivos e negativos entre o KK e o NestedPCR (\(\chi^2(1) = 0.5\), p = 0.48).
5 qPCR x KK+Nested-PCR
- Tabela de contingência:
## kk_nestedPCR
## qPCR Negativo Positivo
## Negativo 17 0
## Positivo 0 13- Percentuais:
## kk_nestedPCR
## qPCR Negativo Positivo
## Negativo 100 0
## Positivo 0 100- Resultado completo:
## Outcome + Outcome - Total
## Test + 17 0 17
## Test - 0 13 13
## Total 17 13 30
##
## Point estimates and 95% CIs:
## --------------------------------------------------------------
## Apparent prevalence * 0.57 (0.37, 0.75)
## True prevalence * 0.57 (0.37, 0.75)
## Sensitivity * 1.00 (0.80, 1.00)
## Specificity * 1.00 (0.75, 1.00)
## Positive predictive value * 1.00 (0.80, 1.00)
## Negative predictive value * 1.00 (0.75, 1.00)
## Positive likelihood ratio Inf (NaN, Inf)
## Negative likelihood ratio 0.00 (0.00, NaN)
## False T+ proportion for true D- * 0.00 (0.00, 0.25)
## False T- proportion for true D+ * 0.00 (0.00, 0.20)
## False T+ proportion for T+ * 0.00 (0.00, 0.20)
## False T- proportion for T- * 0.00 (0.00, 0.25)
## Correctly classified proportion * 1.00 (0.88, 1.00)
## --------------------------------------------------------------
## * Exact CIs- Teste de McNemar:
##
## McNemar's Chi-squared test
##
## data: tabela_combinada
## McNemar's chi-squared = NaN, df = 1, p-value = NA## $p.value
## [1] 1
##
## $estimate
## odds ratio
## NA
##
## $statistic
## b
## 0
##
## $conf.int
## [1] 0 Inf
##
## $parameter
## c
## 0
##
## $method
## [1] "Exact McNemar test (with central confidence intervals)"
##
## $null.value
## odds ratio
## 1
##
## $data.name
## [1] "tabela_combinada"O teste de McNemar indicou que não há diferença estatisticamente significativa nas proporções de positivos e negativos entre o NestedPCR + KK e o qPCR (p = 1). Como vemos na tabela de contingência, novamente os resultados aqui são exatamente iguais.
6 Conclusão Estatística Geral
Todos os testes performaram de maneira semelhante no teste de diagnóstico. Somente na comparação com o KK, tanto o qPCR quanto o NestedPCR apresentaram 2 falsos positivos, mas, isto não altera significativamente as proporções gerais. qPCR e NestedPCR apresentaram o mesmo resultado, sendo asssim, a combinação de KK com NestedPCR também apresentou o mesmo resultado que o qPCR sozinho.