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Nichtparametrische Analyse diagnostischer Gütemaße bei Clusterdaten

Nonparametric analysis of diagnostic accuracy measurements regarding clustered data

by Katharina Lange
Doctoral thesis
Date of Examination:2011-03-04
Date of issue:2011-04-01
Advisor:Prof. Dr. Edgar Brunner
Referee:Prof. Dr. Edgar Brunner
Referee:Prof. Dr. Martin Schlather
crossref-logoPersistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-3538

 

 

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Format:PDF
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Abstract

English

For some years diagnostic studies have developed into an important mainstay for clinical research. Therefore the development of new statistical methods of evaluating diagnostic studies has become an influential issue in biostatistics. The great variety of possible drafts of analysis as well as the data structures of diagnostic studies expose a complex problem: on the one hand there is a great number of possible diagnostic accuracy measurements (e.g. sensitivity, specificity, the area under the ROC curve, predictive values or likelihood ratios), on the other hand data of various structures might occur (e.g. factorial designs with paired and unpaired data, with cluster data or repeated measures). In the thesis at hand a unified nonparametric method of analysis for the variety of data-structures and accuracy measurements is made available. The most-used accuracy measurements and the most frequent data-structures can be analyzed homogenously by the ideas given. The method of analysis presented is especially applicable to cluster data so that the majority of diagnostic studies may be evaluated in a clear and unified way.
Keywords: Diagnostic trials; ROC-Curve; AUC; sensitivity; specificity; predictive values; clustered data; nonparametric Behrens-Fisher problem

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Da sich Diagnosestudien seit einigen Jahren zu einem wichtigen Standbein klinischer Forschung entwickeln, rückt auch die Entwicklung neuer statistischer Methoden zur Evaluation diagnostischer Studien zunehmend in den Fokus der biometrischen Statistik. Die Vielfalt der möglichen Analysekonzepte und Datenstrukturen in Diagnosestudien stellt die Biometrie dabei vor ein komplexes Problem: Es existiert zum einen eine Vielzahl an Möglichkeiten zur Definition diagnostischer Güte (Sensitivität, Spezifität, die Fläche unter der ROC-Kurve sowie prädiktive Werte oder Likelihood-Ratios); zum anderen können Daten vielfältiger Strukturen auftreten (faktorielle Versuchsanlagen mit verbundenen und unverbundenen Stichproben, Clusterdaten und Messwiederholungen). Mit der vorliegenden Arbeit wird für die Vielzahl von Datenstrukturen und Gütemaßen nun eine einheitliche, nichtparametrische Analysemethode zur Verfügung gestellt. Mit dem hier präsentierten Ansatz lassen sich dabei die gebräuchlichsten diagnostischen Gütemaße und die häufigsten Datenstrukturen homogen analysieren. Insbesondere ist die vorgestellte Analysemethodik dabei auch auf Clusterdaten anwendbar, sodass ein Großteil der Diagnosestudien mit diesem Ansatz übersichtlich und einheitlich evaluiert werden kann.
Schlagwörter: Diagnosestudien; ROC-Kurve; AUC; Sensitvität; Spezifität; prädiktive Werte; Clusterdaten; nichtparametrisches Behrens-Fisher Problem
 

Statistik

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