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手把教你做临床 Meta 分析 —— 诊断试验性 Meta-Disc 分析

软件在试行此软件之前，必须明确和熟悉准确诊断性 Meta 分析里结果计算的经典四格表（可能不会在您所纳入的文献中出现，需要研究人自己总结并准确的填写在四格表内，不易混淆而且方便分析）。TP：True positive 表示真阳性的结果，用数字表示；FP：False positive 表示假阳性的结果，用数字表示；FN：False negative 表示假阴性的结果，用数字表示；TN：True negative 表示真阴性的结果，用数字表示。1打开软件，可以看到如下界面Author：第一

三种基因表达数据的分类分析方法

。此外还有一些方法，例如，采用信息增益来评价基因在分类中的显著性，或采用遗传算法和分类相结合的方法来选择信息基因。 ②构建分类器，利用已知类别的数据训练来构建决策规则。方法很多，下面将对常用的方法进行具体介绍。 ③检验分类预测的有效性。在对肿瘤分型表达谱数据进行分类分析时，可以通过敏感性和特异性来分析分类结果的好坏。如果用 TP 表示阳性率， FP 表示假阳性率， TN 表示阴性率， FN 表示假阴性率。则敏感性的定义为 TP/TP+FN ，而特异性定义为 TP/TP+FP 。作为好的

检验结果在临床诊断中的评价

费用中支出比例增加。除了执行严格质量保证措施以期获得正确可靠的检验结果外，还应考虑检验结果的在临床使用中有效的诊断价值。 　　检测结果的诊断性能怀诊断灵敏度、诊断特异性、预期值和总有效率表示。其计算公式如下： 　　诊断灵敏度=TP/TP+FN×100% 　　诊断特异性TN/TN+FP×100% 　　阳性结果时预期值（PV+）=TP/TP+FP×100% 　　阴性结果时预其值（PV-）=TN/TN+FN×100% 　　总效率=TP+TN/TP+FP+TN+FN×100