학술논문
Guidelines for improving statistical analyses of validation datasets for plant pest diagnostic tests.
Document Type
Article
Author
Massart, Sebastien; Lebas, Benedicte; Chabirand, Aude; Chappé, Anne‐Marie; Dreo, Tanja; Faggioli, Francesco; Harrison, Catherine; Macarthur, Roy; Mehle, Natasha; Mezzalama, Monica; Petter, Françoise; Ravnikar, Maja; Renvoisé, Jean‐Philippe; Spadaro, Davide; Tomassoli, Laura; Tomlinson, Jenny; Trontin, Charlotte; van der Vlugt, René; Vučurović, Ana; Weekes, Rebecca
Source
Subject
*PLANT parasites
*DIAGNOSIS methods
*STATISTICS
*PERFORMANCE theory
*PLANT health
*
*
*
*
Language
ISSN
0250-8052
Abstract
Руководство по улучшению статистического анализа валидационных наборов данных для диагностических тестов на наличие вредных организмов по отношению к растениям Должный статистический анализ валидационных данных для диагностических тестов облегчает оценку критериев эффективности и повышает доверие к выводам, сделанным на основе этих данных. Описан комплексный подход к анализу и представлению данных валидационных исследований и межлабораторных сравнений, таких как исследования эффективности тестов. Предлагаемые методы, включая статистический анализ, представление и интерпретацию данных, проиллюстрированы реальным набором данных, полученных в ходе исследования эффективности испытаний, проведенного в рамках европейского проекта VALITEST. Этот аналитический подход использует, где это возможно и когда применимо, статистические анализы, рекомендованные международными стандартами, иллюстрируюя их применимость в диагностических тестах для защиты здоровья растений. Данная работа адресована специалистам по диагностике защиты растений и исследователям, заинтересованным и/или участвующим в валидации тестов для диагностики в защите растений, а также призвана донести необходимую информацию до тех, кто не имеет статистического образования. Подробные статистические пояснения приведены в приложениях. [ABSTRACT FROM AUTHOR]