Normide loomisel oli vaja otsustada, kas arvestada laste sugu, vanust ja keelega kokkupuute kestust. Selleks kasutati lineaarse regressiooni mudeli erijuhtu OLS (ingl Ordinary Least Squares regression), mis on tavaline v\u00e4himruutude meetod. V\u00e4himruutude meetod hindab mudelit nii, et regressioonij\u00e4\u00e4kide ruutude summa oleks v\u00f5imalikult v\u00e4ike. Mudel n\u00e4itab, kui palju vanus ja eesti keelega kokkupuute pikkus seletavad testiskooride varieeruvust (R\u00b2 \u2013 n\u00e4itab, kui suur osa testi tulemuse varieeruvusest on seletatav mudelis) ning kontrollib, ega seletajad ei ole omavahel liiga sarnased (VIF \u2013 Variance Inflation Factor, n\u00e4itab, kas seletajad on omavahel liiga korreleeritud ehk kas esineb multikollineaarsust).<\/p>\n\n\n\n
Mudeli anal\u00fc\u00fcs KK laste puhul n\u00e4itas, et:<\/p>\n\n\n\n
Kuigi R\u00b2 vanuse j\u00e4rgi on v\u00e4ike (\u223c3\u20125% enamikul testidel) ning vanuse j\u00e4rgi eraldi gruppide moodustamine ei pruugi olla \u00f5igustatud, olid vanusel siiski KK hulgas statistiliselt olulised korrelatsioonid (vahemikus 0,20\u20120,35) k\u00f5igi testide tulemustega, \u00dcK hulgas olid vanusel olulised korrelatsioonid ELJT skooriga(0,22) ja SVT koondskooriga (0,39). Seet\u00f5ttu kaaluti ka testikomplekti koondtulemuste alusel normide arvutamise l\u00f5ppvalemis vanuse arvestamist: kaaluti vanuse regressioonip\u00f5hist korrektsiooni, mis eemaldaks v\u00e4ikese, ent j\u00e4rjekindla vanuseefekti, ilma et peaks looma vanuser\u00fchmi. Sisuliselt t\u00e4hendab see, et \u201ckohendatakse\u201d iga indiviidi tulemus nii, et vanuse m\u00f5ju oleks maha arvestatud. Tulemus on vanusest s\u00f5ltumatu skoor, mis n\u00e4itab pigem keeleoskust, mitte seda, kas laps on vanem\/noorem. Selleks v\u00f5rreldi nii \u00dcK kui KK koondvalemi mudelit koos ja ilma vanuseta ning nende mudelite sensitiivsust ja spetsiifilisust. Selgus, et nii vanusega mudeli kui ka ilma vanuseta mudeli AUC on v\u00e4ga k\u00f5rge \u2013 vanusega 0,98 ja vanuseta 0,97. Ka sensitiivsus ja spetsiifilisus on m\u00f5lema mudeli puhul \u00fcle 0,90, ilma vanuseta mudeli sensitiivsus aga isegi veidi parem (0,96 vs 0,94). Seega \u00dcK mudelis ei ole vaja vanust arvestada. Samale tulemusele j\u00f5uti KK puhul: vanusega ja ilma vanuseta mudeli m\u00f5lema AUC on t\u00e4pselt sama k\u00f5rged ehk 0,99. Ka sensitiivsus ja spetsiifilisus on m\u00f5lema mudeli puhul \u00fcle 0,90, ilma vanuseta mudeli sensitiivsus aga isegi veidi parem (0,98 vs 0,96).<\/p>\n\n\n\n
Normid arvutati igale testile eraldi, samuti arvutati eraldi normid \u00dcK ja KK laste r\u00fchmadele. Selleks kasutati ROC (ingl Receiver Operating Characteristic analysis) k\u00f5vera anal\u00fc\u00fcsi: ROC anal\u00fc\u00fcs n\u00e4itab, kui h\u00e4sti mudel eristab kahte klassi (antud juhul KP ja EK lapsi). ROC k\u00f5ver n\u00e4itab, kuidas muutuvad mudeli sensitiivsus ja spetsiifilisus erinevate mudeli v\u00e4\u00e4rtuste puhul. ROC k\u00f5vera parimat tasakaalupunkti nimetatakse Youdeni indeksiks. AUC (ROC k\u00f5vera alune pindala) on \u00fcldine t\u00e4psusn\u00e4itaja, mis v\u00f5tab arvesse k\u00f5iki v\u00f5imalikke piirskoore (AUC \u00fcle 0,90 peetakse v\u00e4ga heaks, \u00fcle 0,80 heaks, alla 0,70 n\u00f5rgaks).<\/p>\n\n\n\n
Testi sensitiivsus <\/strong>n\u00e4itab, kui suure osa KP lastest test \u00f5igesti m\u00e4\u00e4rab. N\u00e4ide: sensitiivsus 95,9% \u2013 umbes 96 last 100-st KP lapsest satuvad testi tulemuste alusel \u00f5igesti KP gruppi, ainult ~4 last j\u00e4etakse kahe silma vahele ja m\u00e4rgitakse ekslikult EK-ks. <\/p>\n\n\n\n Testi spetsiifilisus <\/strong>n\u00e4itab, kui suure osa EK lastest testi \u00f5igesti m\u00e4\u00e4rab. N\u00e4ide: spetsiifilisus 83,7% \u2013 umbes 84 last 100-st EK lapsest m\u00e4\u00e4rati \u00f5igesti EK gruppi, samal ajal ~16 last m\u00e4rgiti ekslikult KP-ks. <\/p>\n\n\n\n Piirskoor <\/strong>(Cutoff score<\/em> \u2264) \u2013 leitakse ROC-anal\u00fc\u00fcsi abil, see on skoori piir, millest v\u00e4iksem v\u00f5i v\u00f5rdne tulemus loetakse suuremaks KP riskiks.<\/p>\n\n\n\n Tabel 8. Normipiirid, sensitiivsuse, spetsiifilisuse ja AUC n\u00e4itajad<\/strong><\/p>\n\n\n\n M\u00e4rkus: KaLaKe koondtulemuste puhul skaala 0\u2012100; SVT nim \u2013 maks 60; SVT m\u00f5istmine \u2013 maks 60; SVT koond maks 120; ELJT \u2013 maks 30; VLJT \u2013 maks 30; PST \u2013 maks 36.<\/p>\n\n\n\n Testide iseloomustused KK laste puhul<\/strong><\/p>\n\n\n\n Normide loomisel oli vaja otsustada, kas arvestada laste sugu, vanust ja keelega kokkupuute kestust. Selleks kasutati lineaarse regressiooni mudeli erijuhtu OLS (ingl Ordinary Least Squares regression), mis on tavaline v\u00e4himruutude meetod. V\u00e4himruutude meetod hindab mudelit nii, et regressioonij\u00e4\u00e4kide ruutude summa …<\/p>\n","protected":false},"author":331,"featured_media":0,"parent":80,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-103","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/103","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/users\/331"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=103"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/103\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":258,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/103\/revisions\/258"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/80"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sisu.ut.ee\/kalake-kasutusjuhend\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=103"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
AUC <\/strong>(Area Under Curve<\/em>) \u2013 testi \u00fcldine eristusv\u00f5ime (EK vs KP). AUC = 1,0 \u2013 ideaalne test (eristab EK ja KP alati \u00f5igesti; AUC \u00fcle 0,90 peetakse v\u00e4ga heaks, \u00fcle 0,80 heaks, alla 0,70 n\u00f5rgaks, kuni 0,5 \u2013 t\u00e4iesti juhuslik eristus (test ei t\u00f6\u00f6ta) N\u00e4ide: AUC = 0,96 t\u00e4hendab, et test eristab 96% juhtudest \u00f5igesti EK ja KP lapsi.<\/p>\n\n\n\n
Laste tulemused arvutati protsentiilides <\/strong>(vt lisa 5). Protsentiilid arvutatakse vastavalt \u00dcK v\u00f5i KK r\u00fchma EK-laste jaotuse p\u00f5hjal (normi alus). Iga protsentiil (nt P10, P25, P50 jne) n\u00e4itab, kui palju EK lastest j\u00e4\u00e4b alla selle piiri. N\u00e4ide: P10 -> 25 punkti, st 10% EK lastest said \u226425 punkti.<\/p>\n\n\n\n<\/td> KK<\/td> \u00dcK<\/td><\/tr> Test<\/strong><\/td> norm<\/td> sens<\/td> spets<\/td> AUC<\/td> norm<\/td> sens<\/td> spets<\/td> AUC<\/td><\/tr> SVT nim<\/strong><\/td> 36<\/td> 70,2%<\/td> 62,4%<\/td> 0,68<\/td> 54<\/td> 89,6%<\/td> 76,9%<\/td> 0,90<\/td><\/tr> SVT m\u00f5ist<\/strong><\/td> 46<\/td> 75,9%<\/td> 52,2%<\/td> 0,67<\/td> 58<\/td> 70,8%<\/td> 82,7%<\/td> 0,83<\/td><\/tr> SVT koond<\/strong><\/td> 82<\/td> 68,4%<\/td> 61,5%<\/td> 0,68<\/td> 113<\/td> 89,6%<\/td> 76,9%<\/td> 0,90<\/td><\/tr> ELJT<\/strong><\/td> 14<\/td> 86,2%<\/td> 65,2%<\/td> 0,82<\/td> 24<\/td> 91,7%<\/td> 90,4%<\/td> 0,96<\/td><\/tr> VLJT<\/strong><\/td> 16<\/td> 94,4%<\/td> 93,2%<\/td> 0,98<\/td> \u2013<\/td> \u2013<\/td> \u2013<\/td> \u2013<\/td><\/tr> PST<\/strong><\/td> 27<\/td> 86%<\/td> 69,1%<\/td> 0,84<\/td> 28<\/td> 85,4%<\/td> 80,8%<\/td> 0,92<\/td><\/tr> KaLaKe KOOND (koos VLJT-ga)<\/strong><\/td> 49<\/td> 98%<\/td> 95%<\/td> 0,99<\/td> \u2013<\/td> \u2013<\/td> \u2013<\/td> \u2013<\/td><\/tr> KaLaKe KOOND (ilma VLJT-ta)<\/strong><\/td> 50<\/td> 86%<\/td> 78%<\/td> 0,88<\/td> 73<\/td> 96%<\/td> 90%<\/td> 0,97<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
<\/strong>SVT nimetamine \u2013 n\u00f5rga eristusv\u00f5imega \u00fcksiktest. Kui laps on saanud 36 ja v\u00e4hem punkti, on t\u00f5en\u00e4oline KP risk. Test tuvastab 70 KP laste 100st (sensitiivsus) ja 62 EK last 100st (spetsiifilisus). Vt tabelist 8 analoogseid numbrite seletusi.
SVT m\u00f5istmine \u2013 n\u00f5rga eristusv\u00f5imega \u00fcksiktest.
SVT koondtest \u2013 n\u00f5rga eristusv\u00f5imega test.
ELJT \u2013 hea eristusv\u00f5imega test
VLJT \u2013 v\u00e4ga hea eristusv\u00f5imega test
PST \u2013 hea eristusv\u00f5imega test
KaLaKe testikomplekt tervikuna: v\u00e4ga hea eristusv\u00f5imega, juhul kui kasutada ka VLJT; hea eristusv\u00f5imega, kui VLJT ei ole kasutatud.<\/p>\n\n\n\n
Testide iseloomustused \u00dcK laste puhul<\/strong><\/p>\n\n\n\n
<\/strong>SVT nimetamine \u2013 hea eristusv\u00f5imega \u00fcksiktest. Kui laps on saanud 54 ja v\u00e4hem punkti, on t\u00f5en\u00e4oline KP risk. Test tuvastab 90 KP laste 100st (sensitiivsus) ja 77 EK last 100st (spetsiifilisus). Vt tabelist 8 analoogseid numbrite seletusi.
SVT m\u00f5istmine \u2013 hea eristusv\u00f5imega \u00fcksiktest.
SVT koondtest \u2013 hea eristusv\u00f5imega test.
ELJT \u2013 v\u00e4ga hea eristusv\u00f5imega test.
PST \u2013 v\u00e4ga hea eristusv\u00f5imega test.
KaLaKe testikomplekt tervikuna: v\u00e4ga hea eristusv\u00f5imega.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"