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  • 一致性检验(kappa一致性分析)

    千次阅读 2021-01-17 02:32:48
    但不知道质量一致性检验是什么意思,以及他和型式检验的区别。通常,产品生产时在工艺不变,原材料基本一致的情况下,有些质量指标是基本不变的。因此,在产品生产质量控制中,可以对其中有些指标不做监控。型式检验...

    但不知道质量一致性检验是什么意思,以及他和型式检验的区别。

    通常,产品生产时在工艺不变,原材料基本一致的情况下,有些质量指标是基本不变的。因此,在产品生产质量控制中,可以对其中有些指标不做监控。型式检验一般是对.

    层次分析法中一致性检验指标ci不可以小于0,cr小于0.1判断矩阵才满足一致性检验,有时候可以等于0,但不能为负。若为负的话,说明数值错了。

    请把原因解释的尽量详细一些,谢谢~~~

    首先要知道,判断矩阵是各层次各因素之间进行两两比较相对重要性而得来的。那么. 但要求判断矩阵具有大体的一致性,所以需要进行一致性检验。这是我的理解~

    带有一致性检查的同步(也可以简称为一致性检查)是 DPM 用来检查和更正受保护数据源及其副本之间的不一致性的过程。作为同步过程的一部分,一致性检查执行逐个.

    甲从50个样品中用自己的方法检验出10个合格品,乙从同样这50个样品中用.

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现。1、一致性是指事务的基本特征或特性相同,其.

    判断矩阵通常的是不一致的,但是为了能用它的对应于最大特征根的特征向量作为被比较因素权向量,其不一致程度应在容许的范围内.

    层次分析法是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础. 必须对判断矩阵是否可接受进行鉴别,这就是一致性检验的内涵。

    %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1); CI=(t-n)/(n-1); RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 。

    一致性检验能不能通过和RI矩阵有关系的,你这个检验要求更严格一些所以通zd过不了。我这有推荐的RI矩阵,你可以用我的这个函数试试,应该没问题。或者你自己更回.

    kappa运行参数是什么数据类型

    在诊断试验中,研究者希望考察不同诊断方法在诊断结果上是否具有一致性,比如:不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研.

    检验一致性:(1)计算一致性指标C.I.=(最大特征值-n)/n-1 ; (2)找出相应的平均随机一致性指标R.I.; (3)计算一致性比例C.R.=C.I./R.I.;当C.R.

    期待看到有用的回答!

    我印象中好像是要用卡方的同质性还是一致性检验,但是又记得那是a*b列联。

    你的目的是比较两组被试的性别、受教育程度、年龄是否一来致吧,那就用普通的卡方分析就可以了,也自就是比较两组的性别、受教育程度、年龄是否存在差异,如果不.

    我不太清楚为什么要做一致性检验,请大大们解释一下,谢谢。

    意义:一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要,这样的矛盾情况出现。在确定各层次各因素之间的权重时,.

    有多项检测检验点合格率最小的,如有3项检验点合格率分别为90%,80%,70%,其:逐项检验点合格率即满足大于70%的条件,且不合格点不集中。如有1项合格率小于70.

    确实是应该使用Kappa一致性检验评价结果的一致性。任何版本的SPSS都可以做Kappa一致性检验(被包含在卡方检验程序中),步骤跟做卡方检验基本相同,只需在卡.

    AHP模型有四层的时候,怎样进行总排序一致性检验?谢谢各位大虾

    无论多少层,都是从上到下,一层一层进行层次总排序和检验。您可以登录www.ahptool.net查看关于AHP的说明。

    认为判断矩阵中的不一致是由强矛盾判百断、弱矛盾判断、标度离散性、标度有限性共同作用的结果度.论文关于判断矩阵不一致性原因的分析及对一致性调整的解知决方案.

    请问一下矩阵一致性检验具体的计算步骤方法是什么?题目如图 对于计算步骤。

    如果是用spssau分析的话,结果会直接得到一致性检验的结果。具体可以查看spssau帮助手册:层次分析法-SPSSAU

    可以换一种标度方法,不一定要用1-9,可以用e的0/5次方到e的8/5次方标度方法。这个标度方法的一致性检验容易通过。可以下载yaahp自动计算。

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现

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  • 就是组间的差异分析以及显著性检验,应用统计学上的假设检验方法,检验组间是否有差异及其差异程度。 坦率地讲,所有的差异检验都基于一个假设:组间没有差异,变量之间没有关系(即原假设,H0H_0H0​)。也说

    首先,看一张图,对于组间差异分析有一个整体的了解:
    组间差异分析
    那么问题来了,什么是组间差异检验?就是组间的差异分析以及显著性检验,应用统计学上的假设检验方法,检验组间是否有差异及其差异程度

    坦率地讲,所有的差异检验都基于一个假设:组间没有差异,变量之间没有关系(即原假设, H 0 H_0 H0)。也说方差分析其实研究的就是不同水平下是否有差异化的假设检验问题。而假设检验就是先对总体参数提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程

    参数检验与非参数检验

    首先回顾关于假设检验的基本概念:

    • 总体(population):包含所研究的全部个体(数据)的集合。
    • 样本(sample):从总体中抽取的一部分元素的集合。
    • 参数(parameter):用来描述总体特征概括性数字度量
    • 统计量(statistic):用来描述样本的概括性数字度量。

    对于参数来说,因为这里介绍的是组间差异检验,因此在这个水平上分为:参数检验非参数检验

    那么==什么叫参数检验和非参数检验,它们之间的区别是什么呢?==要理解前面的问题,首先需要明白统计推断的概念。

    统计推断是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法,包括参数估计假设检验两大类。总体的参数一般是未知的,通常可以用样本统计量来对总体的参数进行估计,例如可以用样本均值对总体均值进行点估计,利用样本均值的分布对总体均值进行区间估计,这些都称为参数估计。

    未知参数假设进行检验称为参数统计,所用的检验叫做参数检验(Parameter test)。不依赖总体分布的具体形式,也不对参数进行估计或检验的统计方法,叫做非参数统计,其检验方法就是非参数检验(Non-parametric test)

    参数检验和非参数检验的区别:

    1. 参数检验是针对参数做的假设非参数检验是针对总体分布情况做的假设,这个是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。例如两样本比较的 t检验 是判断两样本分别代表的总体的均值是否具有差异,属于参数检验。而两样本比较的 秩和检验(wilcoxcon 检验及Mann-Whitney 检验)是判断两样本分别代表的总体的位置有无差别(即两总体的变量值有无倾向性的未知偏离),自然属于非参数检验。
    2. 二者的根本区别在于参数检验要利用到总体的信息(总体分布、总体的一些参数特征如方差),以总体分布和样本信息对总体参数作出推断;非参数检验不需要利用总体的信息(总体分布、总体的一些参数特征如方差),以样本信息对总体分布作出推断。
    3. 参数检验只能用于等距数据和比例数据非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据,但精确性就会降低。

    那么==什么时候用参数检验,什么时候用非参数检验呢?==非参数检验一般不直接用样本观察值作分析,统计量的计算基于原始数据在整个样本中的秩次,丢弃了观察值的具体数值,因此凡适合参数检验的资料,应首选参数检验。但是不清楚是否合适参数检验的资料,则应采用非参数检验

    Tips:这里,我们重新复习一下假设检验的4 个步骤(提出假设;构造检验统计量;根据显著水平,确定临界值和拒绝域;做出检验决策)

    抽样分布

    了解研究对象整体处于什么状态,是一件非常重要的事情。三大抽样分布( t − t- t分布、 χ 2 \chi^2 χ2分布、 F − F- F分布)和正态分布共同构成了现代数理统计学的基础,其中,正态分布和 t − t- t分布是关于均值的分布 χ 2 \chi^2 χ2分布、 F − F- F分布是关于方差的分布

    离开分布,假设检验无从谈起;离开假设检验,差异分析毫无根基。同样地,这里复习一下这几个抽样分布:

    • χ 2 \chi^2 χ2分布
      X 1 , X 2 , . . . , X n X_1,X_2,...,X_n X1,X2,...,Xn相互独立,都服从标准正态分布 N ( 0 , 1 ) N(0, 1) N(0,1),则称随机变量 χ 2 = X 1 2 + X 2 2 + . . . + X n 2 \chi^2=X_1^2+X_2^2+...+X_n^2 χ2=X12+X22+...+Xn2所服从的分布为自由度为n的 χ 2 \chi^2 χ2分布卡方分布定义
      设随机变量 X 是自由度为 n 的 χ 2 \chi^2 χ2随机变量, 则其概率密度函数为:
      g n ( x ) = { 1 2 n 2 Γ ( n 2 ) x n 2 − 1 e − n 2  x>0  0  x <= 0  g_n(x)=\begin{cases} \frac{1}{2^{\frac{n}{2}}\Gamma(\frac{n}{2})}x^{\frac{n}{2}-1}e^{-\frac{n}{2}} & \text{ x>0 }\\ 0 & \text{ x <= 0 } \end{cases} gn(x)={22nΓ(2n)1x2n1e2n0 x>0  x <= 0 
      Γ ( ⋅ ) \Gamma(\cdot ) Γ()表示的是一个gamma函数,它是整数k的封闭形式。
      χ n 2 \chi _{n}^{2} χn2的密度函数 g n ( x ) g_{n}(x) gn(x)形状如下图:
      卡方分布概率密度函数图像

    • t t t分布
      X 1 X_1 X1服从标准正态分布N(0,1), X 2 X_2 X2服从自由度为n的 χ 2 \chi^2 χ2分布,且 X 1 X_1 X1 X 2 X_2 X2相互独立,则称变量 t = X 1 / ( X 2 / n ) 1 / 2 t=X_1/(X_2/n)^{1/2} t=X1/X2/n1/2所服从的分布为自由度为n的 t − 分 布 t-分布 t
      t分布定义
      设随机变量 T ∼ t n T ∼ t_{n} Ttn, 则其密度函数为
      t n ( x ) = Γ ( n + 1 2 ) Γ ( n 2 ) n π ( 1 + x 2 n ) − n + 1 2 , − ∞ < x < ∞ t_n(x) = \frac{\Gamma (\frac{n+1}{2} )}{\Gamma(\frac{n}{2})\sqrt{n\pi }}(1+\frac{x^2}{n})^{-\frac{n+1}{2}}, -\infty <x< \infty tn(x)=Γ(2n)nπ Γ(2n+1)(1+nx2)2n+1,<x<
      该密度函数的图形如下:
      t分布概率密度图

    • F分布
      X 1 X_1 X1服从自由度为m的 χ 2 \chi^2 χ2分布, X 2 X_2 X2服从自由度为n的 χ 2 \chi^2 χ2分布,且 X 1 X_1 X1 X 2 X_2 X2相互独立,则称变量 F = ( X 1 / m ) / ( X 2 / n ) F=(X_1/m)/(X_2/n) F=(X1/m)/(X2/n)所服从的分布为F分布,其中第一自由度为m,第二自由度为n。一般地,这里F就是均方之比。
      F分布定义
      若随机变量 Z ∼ F m , n Z ∼F_{m,n} ZFm,n, 则其密度函数为
      f m , n ( x ) = { Γ ( m + n 2 ) Γ ( n 2 ) Γ ( m 2 ) m m 2 n n 2 x m 2 − 1 ( n + m x ) − m + n 2  x>0  0  others  f_{m,n}(x) = \begin{cases} \frac{\Gamma(\frac{m+n}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})\Gamma(\frac{m}{2})}m^{\frac{m}{2}}n^{\frac{n}{2}}x^{\frac{m}{2}-1}(n+mx)^{-{\frac{m+n}{2}}} & \text{ x>0 }\\ 0 & \text{ others } \end{cases} fm,n(x)={Γ(2n)Γ(2m)Γ(2m+n)m2mn2nx2m1(n+mx)2m+n0 x>0  others 
      自由度为 m, n 的 F 分布的密度函数如下图:
      F分布概率密度分布
      注意 F 分布的自由度 m 和 n 是有顺序的, 当 m ≠ n m\neq n m=n时, 若将自由度 m 和 n 的顺序颠倒一下, 得到的是两个不同的 F 分布。


    补充知识点
    数据在使用前要注意采用有效的方法收集数据,如设计好抽样方案,安排好试验等等。只有有效的收集了数据,才能有效地使用数据,开展统计推断工作。获得数据后,根据问题的特点和抽样方式确定抽样分布,即统计模型.。基于统计模型,统计推断问题可以按照如下的步骤进行

    • 确定用于统计推断的合适统计量;
    • 寻求统计量的精确分布;在统计量的精确分布难以求出的情形,可考虑利用中心极限定理或其它极限定理找出统计量的极限分布
    • 基于该统计量的精确分布或极限分布,求出统计推断问题的精确解或近似解.
    • 根据统计推断结果对问题作出解释

    其中第二步是最重要,但也是最困难的一步。统计三大分布及正态总体下样本均值和样本方差的分布,在寻求与正态变量有关的统计量精确分布时,起着十分重要作用。尤其在求区间估计和假设检验问题时可以看得十分清楚。


    不管是参数检验还是非参数检验,都要基于特定的分布来做假设检验。当总体分布已知时,例如总体服从正态分布,我们可以根据给定的显著性水平(通常为0.01 或0.05)查表获得临界值。当总体分布未知时,可以先用Permutation test 构造经验分布,再根据显著性水平获得临界值。

    传统的统计量检验的方法是在检验之前确定显著性水平α,也就意味着事先确定了临界值和拒绝域。这样,不论检验统计量的值是大还是小,只要它的值落入拒绝域就拒绝原假设,否则就不拒绝原假设。这种给定显著性水平的方法,无法给出观测数据与原假设之间不一致程度的精确度量

    要测量出样本观测数据与原假设中假设值的偏离程度,则需要计算pvalue值。pvalue 值,也称为观测到的显著性水平,它表示为如果原假设 H 0 H_0 H0正确时得到实际观测样本结果的概率。pvalue 值越小,说明实际观测到的数据与 H 0 H_0 H0之间的不一致的程度就越大检验的结果就越显著

    变量较多,判断组间差异时需要多重检验的情况在宏基因组扩增子差异分析中十分常见。这种情况下,基于单次比较的检验标准将变得过于宽松,使得阳性结果中的错误率(FDR 值FalseDiscovery Rate)非常大。怎么办呢?最好的办法就提高判断的标准(p value),单次判断的犯错概率就会下降,总体犯错的概率也将下降。

    在多重检验中提高判断标准的方法,我们就称之为多重检验校正。从1979 年以来,统计学家提出了多种多重检验校正的方法。相应地,对p值校正之后的叫法也不一样,比如,FDRQ valueAdjusted p-value,因此知道在多重检验时需要校正就行了。

    这里我们讨论的是统计推断。换句话说,就是找差异。

    展示差异的常用图表

    箱线图(boxplot)

    在数据科学家的工具箱里,这是一款经久不衰、常用常新的瑞士军刀。几乎只要想到差异分析,就会想到箱线图。也开发出类箱线图的工具比如小提琴图(小提琴图Violin plot),例如:
    箱线图示例
    可用的R包有:geom_boxplot() {ggplot2}

    散点图(Scatter plot)

    散点图也是一款百搭的工具,可以和箱线图结合着用,当然多元分析大多也得借助这个的散点图。比如,回归分析、排序(PCA。CA、CCA、RDA,NMDS,PCoA)、聚类(均值聚类 、划分)用散点图来反映都是比较直观地。也开发有新的散点图比如叫火山图。示例如下:
    散点图示例
    可用的R包有:geom_point(){ggplot2}

    热图(heatmap)

    热图可以简单地聚合大量数据,并使用一种渐进的色带来优雅地表现出来,可以很直观地展现数据的相对大小。在生物医学研究中,常用来展现基因表达或丰度数据,当然用它表达相关系数大小也是允许的。当然也有开发的热图,比如地理热图等。例如:
    热图示例
    可用的R包有:heatmap;pheatmap

    树状图

    一般有进化树层次聚类树,如果想表达对象之间的距离差异,最直观的的也许就是树状图了。为了用图表示亲缘关系,把分类单位摆在图上树枝顶部,根据分枝可以表示其相互关系,具有二次元和三次元。在数量分类学上用于表型分类的树状图,称为表型树状图(phenogram),掺入系统的推论的称为系统树状图(cladogram)以资区别。
    树状图示例
    可用的R包有:ggtree;cluster

    那么了解了有哪些图可以用来展示差异,接下来就是如何寻找差异。

    如何寻找差异?

    基于类别标签的差异检验

    这里说的基于类型标签言下之意是通过统计分析,可以有针对性的找出分组间丰度变化差异显著的类别(在微生物组学分析中,即微生物的物种),并得到差异类型在不同分组间的富集情况,同时,可以比较组内差异组间差异的大小,判断不同分组间的群落结构差异是否具有显著意义。也就是说,可以找出区别组间的一个biomarker

    这类检验一般只输出p值,它的目的很简单,就是检验比较组之间的相似性距离是否有差异。常用的分析方法有卡方检验Student t检验Wilcoxon秩和检验等等。

    如果只有两个样本比较,适合用卡方检验,不过检验出来的结果没什么可靠性,因为现阶段16s研究不做重复实在“难以服众”了。价格便宜,做重复压根没有难度,而且从生物学、统计学角度考虑,也需要做重复

    如果是两组样本(至少3重复),可以试一下Student tWelch‘st以及Wilcoxon秩和检验。Student t检验需要样本符合正态分布,而且方差对齐。当组间样本数不同,方差也不对齐的时候,Welch’s t检验是很好的选择

    Student’s t-test: this test assumes that both groups of data are sampled from populations that follow a normal distribution and that both populations have the same variance.
    
    Welch’s t-test: this test assumes that both groups of data are sampled from populations that follow a normal distribution, but it does not assume that those two populations have the same variance.
    
    reference:https://www.statology.org/welchs-t-test/
    

    Wilcoxon秩和检验又叫Mann-Whitney U 检验,是基于变量排名的一种统计方法,不需要样本符合正态分布,也不需要样本方差对齐,是更为广泛的检验方法,但同时也由于检验太宽松,容易带来很多假阳性

    如果是多组样本比较,可以选择one way ANOVATURKEY以及Kruskal-Wallis H检验等方法。one way ANOVA和TURKEY其实都是基于方差分析,只不过后者带有后验,可以知道两个分组对整体差异的贡献度。

    Kruskal-Wallis H检验本质也是一种秩和检验,与前两者的区别在于,它不需要样本数和方差的对齐,应用更为广泛。Kruskal-Wallis检验又被称之为单因素非参数方差分析

    毫不客气地讲,一般秩和检验或置换检验属于非参数检验。在这类差异检验中,有两种集成方法特别值得我们注意:LEfSemetastats

    • LEfSe (LDA EffectSize)
      LEfSe(Linear discriminant analysis Effect Size,线性判别分析)即LDA Effect Size分析,是一种发现和解释高纬度数据生物标识(分类单元、通路、基因)的分析工具,可以实现两个或者多个分组之间的比较,同时也可进行分组内部亚组之间的比较分析,从而找到组间在丰度上有显著差异的物种(即biomaker)。该分析首先使用非参数Kruskal-Wallis 秩和检测不同分组间丰度差异显著的物种,然后使用Wilcoxon秩和检验上一步的差异物种在不同组间子分组中的差异一致性,最后采用线性回归分析(LDA)来估算每个组分(物种)丰度对差异效果影响的大小。
      LEfSe
    1. 首先在多组样本中采用的非参数检验Kruskal-Wallis秩和检验检测不同分组间丰度差异显著的特征;
    2. 然后在上一步中获得的显著差异特征,用成组的Wilcoxon秩和检验进行组间差异分析(若没有亚组,该步跳过);
    3. 最后用线性判别分析(LDA)对数据进行分类和评估差异显著的物种的影响力(即LDA score)。
    
    reference:https://blog.csdn.net/weixin_42072765/article/details/108356184
    

    得到结果展示如下,差异体现在柱形图和树状图上。
    差异分析的柱状图和树状图

    1. LDA值分布柱状图中展示了LDA Score大于设定值(默认设置为4)的物种,即组间具有统计学差异的Biomarker。展示了不同组中丰度差异显著的物种,柱状图的长度代表差异物种的影响大小(即为 LDA Score)。

    2. 进化分支图中,由内至外辐射的圆圈代表了由门至属(或种)的分类级别。在不同分类级别上的每一个小圆圈代表该水平下的一个分类,小圆圈直径大小与相对丰度大小呈正比。着色原则:无显著差异的物种统一着色为黄色,差异物种Biomarker跟随组进行着色,红色节点表示在红色组别中起到重要作用的微生物类群,绿色节点表示在绿色组别中起到重要作用的微生物类群,若图中某一组缺失,则表明此组中并无差异显著的物种,故此组缺失。图中英文字母表示的物种名称在右侧图例中进行展示。

    biomaker在不同组各样本中的丰度比较图:将biomaker丰度最高的样本的丰度设定为1,其他样品中该 biomarker 的丰度为相对于丰度最高样品的相对值。

    • metastats
      核心在于针对不同的特征分为t检验和Fish exact检验t检验通过permutation去估算分布模型,从而计算p值,计算好的p值,利用FDR去判断存在显著差异的界限值。此软件主要针对两组之间的比较,兼顾考虑了物种中分布广泛的菌(t permutation的分析)和分布稀少的菌(卡方检验)。
    + 将丰度数据归一化成为相对丰度
    + 组间T-test计算
    + 显著性检验
       + Permutation test 置换检验
          + 重复数 ≥8 与重复数 <8的p值计算规则不同
              + 重复数 ≥8:只开展单物种的置换检验
              + 重复数 <8:将混合整个样本进行置换检验
        + 组内某个物种的数目少于样本重复数的时候,会利用Fisher精确检验进行p值计算
    + 多重检验
    

    Metastats实际上是非参数多重检验和p值校正的整合,而LEfSe则是Metastats和LDA判别的整合。当然,由于Metastats采用的非参数t检验,只能分析两个分组;而LEfSe则因为使用的Kruskal-Wallis秩和检验可以分析两个以上的分组

    基于距离的检验方法

    所谓基于距离也就是检验的是群落差异而不是某个物种。上面所提及的检验方法,其实都只能告诉我们那些分组是否有显著差异(可以简单理解为有无)。那如果想同时知道这些差异的程度(可以简单理解为多少),需要AnosimAdonis以及MRPP等检验方法。这些方法不但可以输出检验显著性结果(p值),还有程度结果(R值)R值可以用来判断分组贡献度大小。Anosim、Adonis这些可用于多元统计检验的模型就非常适合了。R语言vegan包含有多种非参数检验方法,包括Anosim、Adonis、MRPP等,不同方法在统计量的选择、零模型等方面存在差异。

    值得注意的是,Anosim本质是基于排名的算法,其实与NMDS的配合效果最好如果是PCoA分析,建议配合使用Adonis检验结果

    • Anosim
      Anosim分析(Analysis of similarities)是一种基于置换检验和秩和检验的非参数检验方法,用来检验组间的差异是否显著大于组内差异,从而判断分组是否有意义
      首先通过变量计算样本间关系(或者说相似性),然后计算关系排名,最后通过排名进行置换检验判断组间差异是否显著不同于组内差异。Anosim分析使用距离进行分析,默认为method=“bray”,可以选择其他距离(和vegdist()函数相同),也可以直接使用距离矩阵进行分析。这个检验有两个重要的数值,一个是p值,可以判断这种组间与组内的比较是否显著;一个是R值,可以得出组间与组内比较的差异程度。在R中我们可以使用vegan包中的anosim()函数进行分析,一般基于Bray-Curtis距离值的秩次进行组间差异显著行检验。这里我们微生物群落数据为例进行分析:
    #读取抽平后的OTU_table和环境因子信息
    data=read.csv("otu_table.csv", header=TRUE, row.names=1)
    envir=read.table("environment.txt", header=TRUE)
    rownames(envir)=envir[,1]
    env=envir[,-1]
    #筛选高丰度物种并将物种数据标准化
    means=apply(data, 1, mean)
    otu=data[names(means[means>10]),]
    otu=t(otu)
    #根据地理距离聚类
    kms=kmeans(env, centers=3, nstart=22)
    Position=factor(kms$cluster)
    #进行Anosim分析
    library(vegan)
    anosim=anosim(otu, Position, permutations=999)
    summary(anosim)
    

    具体说来,Anosim分析的原理是先计算样品两两之间的距离,将样品两两之间的距离按照从大到小进行排序并计算排名(秩,r),并根据距离的归类(属于组间距离还是组内距离)来计算组间距离秩的均值 r b r_b rb与组内距离秩的均值 r w r_w rw之差作为统计量:
    R = r b − r w 0.25 [ n ( n − 1 ) ] R=\frac{r_b-r_w}{0.25[n(n-1)]} R=0.25[n(n1)]rbrw
    其中:

    • r b r_b rb:组间差异性秩的平均值(mean rank of between group dissimilarities)
    • r w r_w rw:组内差异性秩的平均值(mean rank of within group dissimilarities)
    • n:总样本个数(the number of samples)

    R的范围为[-1,1]
    R>0 说明组间差异大于组内差异,R<0 组间差异小于组内差异。
    R 只是组间是否有差异的数值表示,并不提供显著性说明。

    P值 则说明不同组间差异是否显著,该P值通过**置换检验(Permutation Test)**获得。置换检验大致原理:(假设原始分组为实验组和对照组)

    1. 对所有样本进行随机分组,即实验组和对照组。
    2. 计算当前分组时的R值,即为Ri。
    3. 重复当前操作N次,对所有Ri及原始R从大到小排序,R所处的位置除以N即为置换检验P值。
    • Adonis
      ADONIS又称置换多因素方差分析(permutational MANOVA)或非参数多因素方差分析(nonparametric MANOVA),是一种基于Bray-Curtis距离的非参数多元方差分析方法。它与Anosim的用途其实差不多,也能够给出不同分组因素对样品差异的解释度(R值)与分组显著性(P值)。不同点是应用的检验模型不同,ADONIS本质是基于F统计量的方差分析,所以很多细节与上述方差分析类似。该方法可分析不同分组因素对样本差异的解释度,并使用置换检验对分组的统计学意义进行显著性分析。ADONIS分析使用R vegan包adonis函数进行分析。
      在微生物的分析中我们通常把Adonis和PCA分析结合在一起。进行完PCA分析后,我们想要检验不同的分组之间究竟是否有差异,差异是否显著,这时候我们就可以用Adonis检验。

    • Mantel test
      尽管Mantel test通常用于确定两个距离矩阵的相关性,但也可用于检验假设或模型。通过在模型矩阵中比较组间距离与组内距离的差异程度,用以确定分组是否显著。它的原假设是两个矩阵间没有相关关系
      检验过程如下:两个矩阵都对应展开,变量两列,计算相关系数(理论上什么相关系数都可以计算,但常用pearson相关系数),然后其中一列或两列同时置换,再计算一个值,permutation 成千上万次,看实际的r值在所得r值分布中的位置,如果跟随机置换得到的结果站队较近,则不大相关,如果远远比随机由此得到显著性。
      此时Mantel test和ANOSIM的工作方式相似,但其特殊形式在于,为模型矩阵选择的特定值是根据距离数值本身而非根据排位确定的。如下概括了Mantel test确定分组差异的方法:
      Mantel Test

    • MRPP
      与Anosim类似,但是MRPP(Multi Response Permutation Procedure)是基于Bray-Curtis的参数检验,利用组内和组间差异的置换检验,确定两组或两组以上数据集有无差异的非参数过程(Mielke, 1976)。通常配合PCA、PCoA、NMDS等降维图使用,MRPP分析使用R vegan包mrpp函数。
      mrpp算法首先计算整个数据集中的所有成对距离,然后计算各组内对象间的平均距离 d i ˉ \bar{d_i} diˉ,之后计算δ(组内距离的加权平均)。
      δ = ∑ i = 1 g C i d i ˉ \delta =\sum_{i=1}^{g}C_i\bar{d_i} δ=i=1gCidiˉ
      C i = n i N C_i=\frac{n_i}{N} Ci=Nni
      式中,g为总分组的数量;ni表示第i个分组的对象数量,N为数据集中的总对象数量。
      然后它对样本及其相关的成对距离进行置换,并根据置换数据重新计算 δ。它重复置换步骤多次。δ小于初始δ的概率即为p值。p值即代表了检验的显著性信息,p越低表明越容易接受观测δ值,MRPP结果越可信。
      MRPP结果中通常会提供两种δ值:observed δ,即直接由公式计算的观测δ,值越小表明组内差异越小;以及expect δ,由置换过程得到的平均δ,值越大暗示了组间差异越大。同时会结合observed δ和expect δ再计算一个简称为A值(chance-corrected within group agreement)的统计量 A = 1 − o b s e r v e d δ e x p e c t δ A=1-\frac{observed \delta}{expect \delta} A=1expectδobservedδ,小于0表明组内差异大于组间差异,大于0表明组间差异大于组内差异。

    总结

    首先,对上面差异检验的方法做一个汇总:

    方法R值p值
    AnosimR-value介于(-1,1)之间,R-value大于0,说明组间差异显著P< 0.05 表示统计具有显著性
    AdonisR2 表示不同分组对样本差异的解释度Pr表示P 值,小于0.05 说明本次检验的可信度高
    Amovap-value表示P 值,小于0.05 说明组间差异显著
    Mantel testr为相关系数,r值越大两矩阵相关性越大P<0.05表示统计具有显著性
    MRPPA值大于0说明组间差异大于组内差异Significance值小于0.05说明差异显著

    然后,再盗用一张比较全面的图,对上述内容做一个总结:
    差异检验

    参考资料

    1. https://blog.csdn.net/qq_42458954/article/details/110390488
    2. https://www.jianshu.com/p/67be9b3806cd
    展开全文
  • kappa系数一致性检验和配对卡方检验SPSS详细操作:一、问题与数据有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者更容易接受,B方法结果可靠,但操作繁琐,患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊...

    kappa系数一致性检验和配对卡方检验SPSS详细操作:

    一、问题与数据

    有两种方法可用于诊断某种癌症,A方法简单易行,成本低,患者更容易接受,B方法结果可靠,但操作繁琐,患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者,每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1),判断两种方法诊断癌症有无差别,A方法是否可以代替B方法。

    表1 进口药和国产药治疗效果

    二、对数据结构的分析

    之前介绍过成组设计的列联表,它的行变量和列变量代表的是一个事物的两个不同属性,以我们举过的A药和B药治疗急性心肌梗死患者疗效比较为例,例子中行变量“药物”和列变量“转归”是患者的两个不同特征。

    但是配对设计的列联表却有些不同,它的行变量和列变量代表的是一个事物的同一属性,只是对这个属性的判断方法不同而已。如表1所示,行和列均指的是患者是否患有癌症,所不同的是一个是A方法,另一个是B方法。这种列联表最大的特点是行和列数目永远都是一样的。此时,再用成组计数资料的χ2检验就不合适了。这里我们就要用到Kappa一致性检验和配对χ2检验(McNemar检验)。

    为什么同一配对设计计数资料咋还有两种检验方法呢?其实这两种方法各有侧重:

    1、Kappa检验旨在评价两种方法是否存在一致性;配对χ2检验主要确定两种方法诊断结果是否有差别;

    2、Kappa检验会利用列联表的全部数据,而配对χ2检验只利用“不一致“数据,如表1中b和c;

    3、Kappa检验可计算Kappa值用于评价一致性大小,而配对χ2检验只能给出两种方法差别是否具有统计学意义的判断。

    Kappa值判断标准:

    Kappa≥0.75,说明两种方法诊断结果一致性较好;

    0.4≤Kappa<0.75,说明两种方法诊断结果一致性一般;

    Kappa<0.4,说明两种方法诊断结果一致性较差。

    有关具体计算过程,我们这里可以交给计算机统计软件SPSS来完成。

    三、SPSS分析方法

    1. 数据录入

    (1) 变量视图

    (2) 数据视图

    2. 加权个案:选择Data→weight cases→勾选Weight cases by,将频数放入Frequency Variable→OK。

    3. 选择Analyze→Descriptive Statistics→Crosstabs

    4. 选项设置

    (1) 主对话框设置:将“A方法”和“B方法”两个变量分别放入Row(s)框和Column(s)框中(无位置要求)。

    (2) Statistics设置:勾选McNemar和Kappa→Continue

    (3) Cells设置:Counts中勾选Observed,输出实际观测频数;Percentages勾选Row和Column,输出行和列占比→Continue→OK

    四、结果解读

    表1 统计描述

    表2 配对χ2检验

    表3 Kappa一致性检验

    表2中SPSS给出了McNemer检验的结果,P=0.022<0.05,提示两种方法诊断情况并不一致;表3中Kappa=0.506,P<0.001,提示两种方法诊断结果存在一致性,但是Kappa在0.4~0.75范围内,一致性一般。

    五、撰写结论

    A方法和B方法诊断结果一致性一般(Kappa=0.506,P<0.001); B诊断阳性率为67.9%,明显高于A诊断(50.9%),且差别具有统计学意义(P=0.022)。cda数据分析师培训

    PS: R*C配对列联表的χ2检验应用Bowker检验,SPSS的具体操作方法同McNemar检验。

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  • 临床上的一致性检验指的在诊断试验中,研究者希望考察不同的研究方法在诊断结果上是否具有一致性。分为两种情况:一是评价待评价的诊断试验方法与金标准的一致性;二是评价两种化验方法对同一样本的化验结果的一致性...

    临床上的一致性检验指的在诊断试验中,研究者希望考察不同的研究方法在诊断结果上是否具有一致性。分为两种情况:一是评价待评价的诊断试验方法与金标准的一致性;二是评价两种化验方法对同一样本的化验结果的一致性或者两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或者同一个医务工作者对同一组病人前后两次的观察做出的诊断的一致性等。

    我们今天就来介绍下R语言如何实现临床化验结果的一致性与否的检验。在R语言中有两个函数都可以进行一致性检验,分别是kappa检验和McNemar检验。当然,两者也是有一定的区别的。如果检验的项目是多等级的分布那么选择kappa检验;如果是2个等级的检查那么选择McNemar检验。

    我们来看下两个函数的参数情况:

    1. kappa检验

    Weight参数是函数的重点,如果有多个检查项目中有一个是为0的时候需要加权检验,其他时候一般都是非加权检验。

    Ratings数据的结构一般是:所有样本在两个方法所得到的结果的一个表格数据。

    方法1

    方法2

    等级

    等级

    等级

    等级

    等级

    等级

    我们利用irr中的数据做一下检验分析样例程序如下:

    require(irr)

    data(diagnoses)

    dat=diagnoses[,c(1,2)]

    kappa2(dat[,c(1,2)],'unweighted')

    运行结果如下:

    其中p-value<0.05代表具有一致性。Kappa的值的大小代表的一致性的程度,此值介于0到1之间,越大一致性程度越大。

    2. McNemar检验

    其中一个参数correct默认是true。我们通过理论频数进行判断。所谓理论频数指某H0假设计算各分类理论上的发生或者未发生计数值,记为T。

    如果某个格子出现1≤T ≤5,则需作连续性校正。

    我们利用官方提供的例子进行构建数据集

    Performance

    matrix(c(794, 86, 150, 570),

    nrow = 2,

    dimnames = list("1st Survey" = c("Approve","Disapprove"),

    "2nd Survey" =c("Approve", "Disapprove")))

    Performance

    mcnemar.test(Performance)

    数据集和结果如图:

    以上就是一致性检验的实现过程,欢迎大家学习交流

    展开全文
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多组间一致性检验

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