Vergleich zweier Messmethoden mit einem Goldstandard am Beispiel der 20-MHz-Sonographie und der klinischen Palpation zur Dickenbestimmung von pigmentierten Tumoren der Haut

Zusammenfassung

Zielstellung: In dieser Arbeit werden anhand eines Datenbeispiels verschiedene statistische Methoden zum Vergleich zweier Messverfahren mit einem zusätzlich vorliegenden Goldstandard untersucht und diskutiert. Methode: Es wird eine ergänzende statistische Analyse der von Hoffmann et al. [1] präsentierten Daten zur sonographischen und palpatorischen Dickenbestimmung von pigmentierten Hauttumoren bei 681 Patienten vorgestellt. Ergebnisse: Für den Vergleich zweier Messverfahren bezüglich eines Goldstandards können verschiedene statistische Maßzahlen zur Beurteilung eines Messverfahrens verwendet werden. Darüber hinaus können weitere deskriptive und einige inferenz-statistische Verfahren eingesetzt werden. Schlussfolgerung: Im Fall einer geeigneten Klasseneinteilung der Messergebnisse sollten zum Vergleich der Messverfahren die positiv prädiktiven Werte bzw. die Kappa-Koeffizienten als deskriptive Größen berechnet werden. Außerdem kann der McNemar-Test zum Testen auf unterschiedliche Treffgenauigkeiten verwendet werden. Bei der Untersuchung von stetigen Messungen kann eine reine Korrelationsanalyse zu fehlerhaften Schlussfolgerungen führen, deshalb ist die numerische und graphische Darstellung der individuellen Messfehler vorzuziehen. Die absoluten Messfehler können mit Hilfe des Vorzeichentests für gepaarte Stichproben verglichen werden.

Abstract

Aim: This paper focuses on different statistical methods for comparing two measurement methods with an additionally available gold standard. A given data example is used as the basis of the calculations. Method: We provide a complementary statistical analysis of a study presented by Hoffmann et al. [1] on sonometric and palpatory measurements of the size of pigmented skin tumours in 681 patients. Results: For comparing two measurement methods with respect to a gold standard, several statistical parameters assessing one measurement method can be used. In addition, there are further descriptive and some inference-statistical methods available. Conclusion: If there is a suitable categorization of the measurements, the comparison of the methods should be performed using the positive predictive values and kappa coefficients as descriptive measures. Moreover, the McNemar test can be used for comparing the differential accuracy of allocation. When investigating continuous measurements, a comparison using mere correlation analyses can lead to false conclusions. Therefore, we recommend the direct analysis of the individual measurement errors by means of numerical and graphical representations. The absolute values of the measurement errors can be compared using the sign test for paired samples.

McNemar-Test - prädiktiver Wert - Kappa-Koeffizient - Übereinstimmungsgrenzen - Konkordanz-Korrelations-Koeffizient

McNemar test - predictive value - kappacoefficient - concordance correlation coefficient - limits of agreement

Literatur

• 1 Hoffmann K, Happe M, Schüller S, Stücker M, Wiesner M, Gottlöber P. et al . Stellenwert der 20 MHz-Sonographie des malignen Melanoms und pigmentierter Läsionen in der Routinediagnostik.  Ultraschall in Med. 1999;  20 (3) 104-109
• 2 Tacke J, Haagen G, Hornstein O P, Huettinger G, Kiesewetter F, Schell H, Diepgen T. Clinical relevance of sonometry-derived tumour thickness in malignant melanoma - a statistical analysis.  Br J Dermatol. 1995;  132 209-214
• 3 Altman D G. Practical Statistics for Medical Research. London; Chapman and Hall 1991
• 4 Trampisch H J, Windeler J, Ehle B, Lange S. Medizinische Statistik. Berlin, Heidelberg; Springer-Verlag 1997
• 5 Lin L IK. A concordance correlation coefficient to evaluate reproducibility.  Biometrics. 1989;  45 255-268
• 6 Bland J M, Altman D G. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement.  Lancet. 1986;  i 307-310
• 7 Munk A. An improvement on commonly used tests in bioequivalence assessment.  Biometrics. 1993;  49 1225-1230
• 8 Munk A. On a method of combining Anderson-Hauck and double t-test. Correspondence.  Biometrics. 1994;  50 884-886
• 9 Berger R L, Hsu J C. Bioequivalence trials, intersection-union tests and equivalence confidence sets (with discussion).  Statistical Science. 1996;  11 (4) 283-319
• 10 Munk A, Czado C. Nonparametric validation of similar distributions and the assessment of goodness of fit.  J Roy Stat Soc B. 1998;  60 223-241