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¿Cómo puedo comparar dos clasificaciones?

Mi trabajo es desarrollar una clasificación que agrupa a los diagnósticos de costo similar y procedimientos de coste similar, por similares de la anatomía. Por ejemplo, un reemplazo de cadera no estaría en el mismo grupo que un trasplante de corazón como ellos con costos diferentes y no son clínicamente similares. Revisar esta gran clasificación anual y se me ha encomendado la tarea de demostrar que los cambios que hacemos, hacer lo 'mejor'. Yo sé :-( Numéricamente mirábamos reducción en la varianza, ¿ esta forma de agrupación explican más varianza que esta forma de agrupación? Sin embargo, mucha de la agrupación, las decisiones se basan en las habilidades de razonamiento clínico, no numérica. Dos procedimientos puede costar lo mismo, pero usted no puede ponerlos en el mismo grupo que requiere de anestesia y el otro no! Esto, obviamente, no pueden ser medidos de la misma manera. No estoy queriendo para evaluar la exactitud del algoritmo (es decir, tiene la paciente cayó en el grupo de lo que está mal con ellos), sino un método de comparación de la forma en que los grupos están definidos. Gracias!!

No pude agregar un comentario a tu pregunta, así que he añadido aquí:

La clasificación se utiliza para recoger los costes de los hospitales. Cada hospital se calcula el promedio de costo de prestar el servicio descrito por cada grupo dentro de la clasificación (hay alrededor de 1500 grupos dentro de la clasificación, tales como los trasplantes de Corazón, trastornos del bazo, de los procedimientos en el sistema linfático, etc..). Estos hospital nivel de costos son recabados para proveer un promedio nacional para cada grupo, que a su vez se utiliza para calcular una tarifa por el gobierno para pagar a los hospitales para ese servicio. La varianza he descrito es la variación en los costos informó que un hospital puede decir que los costos de £2000 para hacer una sustitución de cadera, otro puede decir £8000. Si nos dicen que hay más de 20 diferentes maneras de definir un reemplazo de cadera (diferentes tipos de cirugía), 19 de los 20 puede costar alrededor de 2K, mientras que uno puede costar £20k. Sería apropiado para mover que 20K de reemplazo de cadera en un grupo diferente con otros 20K procedimientos. ¿Cómo podríamos demostrar estadísticamente que la realización de este cambio ha mejorado la calidad de los costos dentro de cada grupo mediante la reducción de la variación de costo en cada grupo? Espero que tenga sentido!

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pauly Puntos 932

En su Nov. 16 comentario que diga "¿Cómo iba yo a saber que la clasificación es 'mejor' usando el costo de cada grupo de la medida." Esto parece simplificar drásticamente y tal vez hacer innecesarias algunas de las consideraciones descritas en la pregunta original. Si lo principal que quiero hacer es comparar el éxito de cada uno de los clústeres de acuerdo en la explicación de la varianza en el costo, que en la mayoría de los casos ser bastante sencillo. Ya que el costo es una variable continua y es el grupo nominal/categórico uno, podría ordinario de ejecución de un ANOVA para ver en qué medida la agrupación de las cuentas de costo.

El problema es que usted consulte a 1500 grupos. Si este es el resultado final de la agrupación, luego tienes tus casos demasiado fragmentado en un estadístico de prueba (a menos que usted está tratando con una gran cantidad de casos-por ejemplo, desde todo Estados Unidos). Tienes un poder estadístico problema. Así que si le he entendido correctamente el 1500 grupos pueden por sí mismos ser necesario volver a agrupar el clúster en tan sólo unos pocos antes de que pueda formalmente prueba de su rendimiento en la contabilidad de la variación en el costo. Cuán pocos podrían ser determinables a través de un análisis de poder de las que se nutrió de las típicas diferencias de medias entre los grupos finales; la cantidad típica de la varianza dentro de cada grupo; la N-tamaño dentro de cada grupo; y el umbral de significación estadística. Asumiendo que usted tiene el hecho de volver a agrupar (no es poca cosa), un poder de análisis podría ser facilitado mediante el programa gratuito GPower.

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