我正在写一篇关于住院儿童帐单代码有效性的论文。我是一个非常新手的 R studio 用户。我需要敏感性和特异性以及阳性和阴性预测值的置信区间，但我不知道该怎么做。
我的数据有 3 列：ID, true value, billing value
这是我的代码：
confusionMatrix(table(finalcodedataset$billing_value, finalcodedataset$true_value),
positive="1", boot=TRUE, boot_samples=4669, alpha=0.05)
这是输出：
混淆矩阵和统计
0 1
0 4477 162
1 10 20
Accuracy : 0.9632
95% CI : (0.9574, 0.9684)
No Information Rate : 0.961
P-Value [Acc > NIR] : 0.238
Kappa : 0.1796
Mcnemar's Test P-Value : <2e-16
Sensitivity : 0.109890
Specificity : 0.997771
Pos Pred Value : 0.666667
Neg Pred Value : 0.965079
Prevalence : 0.038981
Detection Rate : 0.004284
Detection Prevalence : 0.006425
Balanced Accuracy : 0.553831
'Positive' Class : 1
您可以使用 epiR 包来实现此目的。
Example:
library(epiR)
data <- as.table(matrix(c(670,202,74,640), nrow = 2, byrow = TRUE))
rval <- epi.tests(data, conf.level = 0.95)
print(rval)
Outcome + Outcome - Total
Test + 670 202 872
Test - 74 640 714
Total 744 842 1586
Point estimates and 95 % CIs:
---------------------------------------------------------
Apparent prevalence 0.55 (0.52, 0.57)
True prevalence 0.47 (0.44, 0.49)
Sensitivity 0.90 (0.88, 0.92)
Specificity 0.76 (0.73, 0.79)
Positive predictive value 0.77 (0.74, 0.80)
Negative predictive value 0.90 (0.87, 0.92)
Positive likelihood ratio 3.75 (3.32, 4.24)
Negative likelihood ratio 0.13 (0.11, 0.16)
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