In:
Methods of Information in Medicine, Georg Thieme Verlag KG, Vol. 17, No. 01 ( 1978-01), p. 47-54
Abstract:
Bei 5 Zuordnungsregeln wird anhand eines speziellen Datensatzes der Einfluß der Anzahl betrachteter Variablen, Patienten und Krankheiten auf die Klassifikationsergebnisse untersucht. Für die /verwendeten Daten aus der Hämatologie liefern die einfacheren Verfahren (Bayes-Verfahren für quantitative und qualitative Variablen, lineare Diskriminanzanalyse) bessere Resultate als die mathematisch anspruchsvolleren Methoden (Diskriminanzanalyse für qualitative Daten bei Berücksichtigung von Wechselwirkungen 1. Ordnung, nichtlineare Diskriminanzanalyse), und der modellbedingte Fehler erweist sich bei der vorliegenden Datenstruktur als weniger schwerwiegend als der Fehler bei der Parameterschätzung. Während bei qualitativen Daten die Berücksichtigung von mehr als 30 Variablen vorteilhaft sein kann, verbessern bei quantitativen Daten Variablenzahlen über 10 die Ergebnisse nicht nennenswert, verschlechtern jedoch die Stabilität der Schätzungen. In einer Tabelle werden für 3 Verfahren Mindestpatientenzahlen angegeben, die bei den vorliegenden Daten zu stabilen Ergebnissen führen. Die Untersuchungen zeigen, daß die Kreuzvalidisierung eine weitgehend verzerrungsfreie Bewertung von Klassifikationsergebnissen erlaubt. Demgegenüber ist die Reklassifizierung in den meisten Fällen hierfür nicht geeignet.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
0026-1270
,
2511-705X
DOI:
10.1055/s-0038-1636610
Language:
German
Publisher:
Georg Thieme Verlag KG
Publication Date:
1978
detail.hit.zdb_id:
3500-2
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