2010年11月28日 星期日

aStat 實證醫學統計小工具介紹

(部份內容已先行發表於 mobile01.com)


前言

因為工作/研究上的需求,常常得算些二維列表的統計量,比如說: 卡方檢定,費雪精密檢定等。雖然已經有太多的軟體可以計算這些東西,但是很多資料我都是整理成乾淨的 excel 列表再使用樞紐分析表的功能去檢視變數之間的相關性,網路上工具一堆,可是上網有時也不是頂方便的。後來更因為要計算敏感度,特異性的信賴區間,以及 positive likelihood ratio (PLR) 等等,發現常用的 SPSS 並不提供比例或是 PLR 的信賴區間估計功能,按計算機或是用 excel 表又有點麻煩,因而萌生自己寫個小工具的念頭。

aStat 統計小工具 (A Statistical Calculator for Android) 就是這樣的狀況下的產物。

特點

1. 二維列連表 (2x2 contingency table) 的相關統計量計算,包括: 

  • 統計意義檢驗 (Test of significance): 卡方檢定 (Chi-square test), 連續性校正的卡方檢定 (Yate's corrected Chi-square test), 費雪精密檢定 (Fisher's exact test)
  • 相關性強度檢驗 (Test of association): 勝算比 (odds ratio), 相對危險性 (risk ratio or relative risk), 危險差 (risk difference), 包含 95% 信賴區間的數值。
  • 檢驗的正確性評價 (Evaluation of diagnostic power): 計算敏感度 (sensitivity), 特異性 (specificity), 陽性預測值 (PPV: positive predictive value), 陰性預測值 (negative predictive value), 陽性相似比 (positive likelihood ratio), 陰性相似比 (negative likelihood ratio), 亦包含 95% 信賴區間的數值。
2. Person-time 統計推論。

  • 比較不同的組別 (暴露 vs. 非暴露) 的 incidence rate 是不是有差? 
  • 計算 incidence rate ratio 以及 incidence rate difference
3. NNT/NNH (number needed to treat/harm)

  • 給定實驗組與對照組的 events rate (i.e., bad outcomes) 計算 absolute risk reduction/increase
  • 提供 NNT/NNH 信賴區間 (Newcombe's method)
4. 單一比例的信賴區間估計

  • 使用三個方法計算比例的信賴區間: exact method, Wilson's score method, Agresti-Coull method
5. 自由設定您所要的信賴區間: 90%, 95%, 99%,能符合大多數人的需求
6. 設定顯示非零小數位數: 2-8 位數。
7. 除了提供一般教科書讓所使用的信賴區間估計法,另外還提供諸如 Agresti-Coull, Wilson, Newcombe 等人所提出的信賴區間方法,特別適用於小樣本數的狀況 (如: N < 40-50)。
8. 免費 (自由使用)

對象
研究人員,公衛/統計相關人員,實證醫學領域相關人士

當前版本
0.6

系統需求
Android 1.6 以上

近期計畫
1. Chi-square test for trend。之後應該暫時不會再更新。

中文介面的部份考量到詞彙的統一性,以及還在增加功能的過程,暫時還沒有做出來,還請見諒。

下載
您可以在 android market 搜尋關鍵字 aStat 就可以了,或是掃描以下的 QR code。


開發網頁
http://aStat.twbbs.org

展示圖片



結語

aStat並不同於一般 android market 上的統計工具,其目的並非要取代 PC 上的統計軟體,而是期待能提供一個快速,方便而準確的評估數據的方法。雖然是小眾市場,但是秉持著好東西要分享的精神,希望對您能有所幫忙! 若您覺得好用,請在 market 上給個好評吧! 此外,若您對區間估計的 algorithms 有興趣,程式碼亦可提供給您。目前所使用的機率分佈函式庫為 JSci,如果有人找到更小的歡迎再告訴我,謝謝!

致謝
1. Google。提供了這麼一個開放的平台,讓想像與時間是唯一的限制。
2. gasolin, 就是因為您的教材: 深入淺出 android ,讓非資訊相關產業的我有辦法完成這個小品!
3. 我們的研究團隊跟老闆。