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Existe um termo para uma medida em que uma pontuação extremamente alta ou baixa é considerada ruim?

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Estou escrevendo os resultados de uma medida de gerenciamento emocional e estou formulando a hipótese de que o gerenciamento insuficiente ou excessivo das emoções leva a consequências negativas.

Estou procurando um termo que expresse que uma pontuação muito alta ou muito baixa, nesta medida, é subótima (ao contrário, por exemplo, de QI, em que uma pontuação mais alta é sempre considerada superior a uma mais baixa), mas não consigo pensar ou encontrar um termo apropriado.

Foi-me sugerido, por um colega, usar o termo "curvilíneo", mas não creio que exprima o que quero.


Eu recomendo olhar para um texto não científico que descreva quando muito E muito pouco de algo não é bom - quando a média / no meio é melhor para um determinado resultado. Isso é verdade em muitos aspectos da vida, então você encontrará uma variedade de palavras que podem expressar o que você deseja transmitir sobre essas pontuações subótimas de alto nível e subótimas de nível inferior.

Wordies StackExchage em inglês podem saber um substantivo / adjetivo existente para exatamente o que você deseja. Se não houver uma palavra para expressar o que você quer dizer, você está livre para criar uma. Talvez pareando o prefixo "extra-" no sentido de "fora da faixa ótima", ou o prefixo "dis-" no sentido de "pontuações desfavoráveis" com palavra (s) relevante (s) para a medida.


Acho que U Invertido é o que você está procurando.

O exemplo específico dado pela Wikipedia é a lei de Yerkes-Dodson, que essencialmente afirma que os níveis de excitação muito altos e muito baixos têm efeitos negativos no desempenho de certas tarefas.

Existem muitos outros exemplos desse tipo de relacionamento. Aqui está outro exemplo, mostrando que o nível de alfa (oscilações neurais de 10 Hz) antes de um estímulo visual tem uma relação em forma de U invertido com a resposta evocada ao estímulo.


Confiabilidade [editar | editar fonte]

Confiabilidade: 1) Confiabilidade pela metade dividida: testes de confiabilidade interna dos Formulários de Pesquisa e Expandidos foram realizados em cuidadores de crianças menores de 19 anos. Os coeficientes de divisão do Formulário de Pesquisa para os grupos de menos de 3 anos variaram de 0,82 a 0,95 para o Domínios e 0,96 a 0,98 para o Composto de Comportamento Adaptável, os coeficientes de divisão da Forma Expandida variaram de 0,90 a 0,97 para os Domínios e de 0,98 a 0,99 para o Composto. (2) Confiabilidade teste-reteste (média de 17 dias entre os testes): Os coeficientes de confiabilidade do Survey Form para cuidadores de crianças com idades entre 6 meses e 2 anos, 11 meses variaram de 0,78 a 0,92 para os Domínios e 0,90 para o Composto de Comportamento Adaptativo. Não houve testes de confiabilidade teste-reteste para a Forma Expandida. (3) Confiabilidade entre avaliadores: Os coeficientes de confiabilidade entre avaliadores do Survey Form, com média de 8 dias entre as entrevistas de cuidadores de crianças de 6 meses a 18 anos, 11 meses, variaram de 0,62 a 0,78 para os Domínios e foi de 0,74 para o Adaptive Behavior Composite. Não houve testes de confiabilidade entre avaliadores para a Forma Expandida.

Consistência interna: Formulário de pesquisa: Meias divididas para Domínios .83 a .90 para o Composto de Comportamento Adaptável .94 Forma expandida: Meias para dividir pela metade para os Domínios .91 a .95 para o Composto para Comportamento Adaptável .97 Edição de sala de aula: Coeficiente Alfa significa para os domínios .80 a. 95 para Adaptive Behavior Composite .98

Teste - Reteste:Formulário de Pesquisa: Médias para Domínios 0,81 a 0,86 para Composto de Comportamento Adaptativo 0,88 (N = 484)

Interexaminador: Formulário de urvey: Correlações entre dois entrevistadores diferentes, para Domínios 0,62 a 0,78 para Composto de Comportamento Adaptativo 0,74 (N = 160)

O manual fornece dados abrangentes sobre confiabilidade


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Vadde, R. "Creatinine Clearance." Medscape. 7 de maio de 2013. & lthttps: //emedicine.medscape.com/article/2117892-overview>

Principais artigos relacionados a exames de creatinina de sangue

Pressão alta (hipertensão)

A pressão arterial elevada (hipertensão) é uma doença em que a pressão dentro das artérias do corpo é elevada. Cerca de 75 milhões de pessoas nos Estados Unidos têm hipertensão (1 em cada 3 adultos), e apenas metade delas consegue controlá-la. Muitas pessoas não sabem que têm pressão alta porque, muitas vezes, ela não apresenta sinais ou sintomas de alerta.

Sistólica e diastólica são as duas leituras nas quais a pressão arterial é medida. O American College of Cardiology divulgou novas diretrizes para pressão alta em 2017. As diretrizes agora afirmam que a pressão arterial normal é 120/80 mmHg. Se um desses números for mais alto, você tem pressão alta.

A American Academy of Cardiology define a hipertensão de forma ligeiramente diferente. O AAC considera 130/80 mm Hg. ou maior (qualquer número) hipertensão estágio 1. A hipertensão no estágio 2 é considerada 140/90 mm Hg. ou melhor.

Se você tem pressão alta, corre o risco de desenvolver doenças fatais, como derrame e ataque cardíaco.


Confiabilidade

Confiabilidade refere-se à consistência de uma medida. Os psicólogos consideram três tipos de consistência: ao longo do tempo (confiabilidade teste-reteste), entre itens (consistência interna) e entre diferentes pesquisadores (confiabilidade entre avaliadores).

Confiabilidade teste-reteste

Quando os pesquisadores medem um construto que eles presumem ser consistente ao longo do tempo, as pontuações que obtêm também devem ser consistentes ao longo do tempo. Confiabilidade teste-reteste é até que ponto este é realmente o caso. Por exemplo, geralmente se pensa que a inteligência é consistente ao longo do tempo. Uma pessoa que é muito inteligente hoje será muito inteligente na próxima semana. Isso significa que qualquer boa medida de inteligência deve produzir aproximadamente as mesmas pontuações para esse indivíduo na próxima semana. Claramente, uma medida que produz pontuações altamente inconsistentes ao longo do tempo não pode ser uma medida muito boa de um construto que se supõe ser consistente.

Avaliar a confiabilidade teste-reteste requer o uso da medida em um grupo de pessoas ao mesmo tempo, usando-a novamente no mesmo grupo de pessoas em um momento posterior e, em seguida, olhando para correlação teste-reteste entre os dois conjuntos de pontuações. Isso é normalmente feito por meio do gráfico dos dados em um gráfico de dispersão e do cálculo de Pearson r. A Figura 5.2 mostra a correlação entre dois conjuntos de pontuações de vários estudantes universitários na Escala de Autoestima de Rosenberg, administrada duas vezes, com intervalo de uma semana. O r de Pearson para esses dados é +,95. Em geral, uma correlação teste-reteste de +,80 ou mais é considerada um indicador de boa confiabilidade.

Figura 5.2 Correlação teste-reteste entre dois conjuntos de pontuações de vários estudantes universitários na escala de autoestima de Rosenberg, dados duas vezes por semana

Novamente, altas correlações teste-reteste fazem sentido quando o construto sendo medido é considerado consistente ao longo do tempo, o que é o caso para inteligência, auto-estima e as cinco dimensões da personalidade. Mas outras construções não são consideradas estáveis ​​ao longo do tempo. A própria natureza do humor, por exemplo, é que ele muda. Portanto, uma medida de humor que produzisse uma baixa correlação teste-reteste durante um período de um mês não seria motivo de preocupação.

Consistência interna

Um segundo tipo de confiabilidade é consistência interna, que é a consistência das respostas das pessoas nos itens em uma medida de vários itens. Em geral, todos os itens em tais medidas devem refletir o mesmo construto subjacente, então as pontuações das pessoas nesses itens devem ser correlacionadas entre si. Na escala de autoestima de Rosenberg, as pessoas que concordam que são uma pessoa de valor tendem a concordar que possuem uma série de boas qualidades. Se as respostas das pessoas aos diferentes itens não estiverem correlacionadas umas com as outras, então não faria mais sentido alegar que todas estão medindo o mesmo construto subjacente. Isso é verdadeiro tanto para medidas comportamentais e fisiológicas quanto para medidas de autorrelato. Por exemplo, as pessoas podem fazer uma série de apostas em um jogo simulado de roleta como uma medida de seu nível de busca de risco. Esta medida seria internamente consistente na medida em que as apostas dos participantes individuais fossem consistentemente altas ou baixas em todas as tentativas.

Assim como a confiabilidade teste-reteste, a consistência interna só pode ser avaliada por meio da coleta e análise de dados. Uma abordagem é olhar para um correlação de divisão pela metade. Isso envolve a divisão dos itens em dois conjuntos, como a primeira e a segunda metades dos itens ou os itens pares e ímpares. Em seguida, uma pontuação é calculada para cada conjunto de itens e a relação entre os dois conjuntos de pontuações é examinada. Por exemplo, a Figura 5.3 mostra a correlação pela metade entre as pontuações de vários estudantes universitários nos itens pares e suas pontuações nos itens ímpares da Escala de Autoestima de Rosenberg. Pearson's r para esses dados é +,88. Uma correlação de divisão pela metade de +,80 ou mais é geralmente considerada uma boa consistência interna.

Figura 5.3 Correlação de divisão ao meio entre as pontuações de vários estudantes universitários nos itens pares e suas pontuações nos itens ímpares da escala de autoestima de Rosenberg

Talvez a medida mais comum de consistência interna usada por pesquisadores em psicologia seja uma estatística chamada Α de Cronbach (a letra grega alfa). Conceitualmente, α é a média de todas as correlações possíveis de divisão pela metade para um conjunto de itens. Por exemplo, existem 252 maneiras de dividir um conjunto de 10 itens em dois conjuntos de cinco. O α de Cronbach seria a média das 252 correlações de divisão pela metade. Observe que não é assim que α é realmente calculado, mas é uma maneira correta de interpretar o significado dessa estatística. Novamente, um valor de +,80 ou maior é geralmente considerado para indicar uma boa consistência interna.

Confiabilidade entre avaliadores

Muitas medidas comportamentais envolvem julgamento significativo por parte de um observador ou avaliador. Confiabilidade entre avaliadores é até que ponto diferentes observadores são consistentes em seus julgamentos. Por exemplo, se você estiver interessado em medir as habilidades sociais de estudantes universitários, pode fazer gravações em vídeo enquanto eles interagiram com outro aluno com quem estão se encontrando pela primeira vez. Então, você pode fazer com que dois ou mais observadores assistam aos vídeos e avaliem o nível de habilidades sociais de cada aluno. Na medida em que cada participante tem de fato algum nível de habilidades sociais que podem ser detectadas por um observador atento, as classificações dos diferentes observadores devem estar altamente correlacionadas entre si. A confiabilidade entre avaliadores também teria sido medida no estudo da boneca Bobo de Bandura. Neste caso, as avaliações dos observadores de quantos atos de agressão uma criança em particular cometeu enquanto brincava com o boneco Bobo deveriam ter sido altamente correlacionadas positivamente. A confiabilidade entre avaliadores é frequentemente avaliada usando α de Cronbach quando os julgamentos são quantitativos ou uma estatística análoga chamada κ de Cohen (a letra grega kappa) quando eles são categóricos.


O que significam uma pontuação z alta e uma baixa?

Uma pontuação # z # alta significa uma probabilidade muito baixa de dados acima desta pontuação # z # e uma pontuação # z # baixa significa uma probabilidade muito baixa de dados abaixo desta pontuação # z #.

Explicação:

Uma pontuação # z # alta significa uma probabilidade muito baixa de dados acima desta pontuação # z #. Por exemplo, a figura abaixo mostra a probabilidade de # z # -score acima de # 2.6 #.

A probabilidade para isso é # 0,47% #, que é menos de meio por cento. Observe que se a pontuação # z # aumenta ainda mais, a área sob a curva diminui e a probabilidade diminui ainda mais.

Uma pontuação # z # baixa significa uma probabilidade muito baixa de dados abaixo desta pontuação # z #. A figura abaixo mostra a probabilidade de # z # -score abaixo de # -2,5 #.

A probabilidade para isso é de # 0,62% # e observe que se # z # - o valor cair ainda mais, a área sob a curva cai e a probabilidade diminui ainda mais.


Referências

Cacioppo, J. T., & amp Petty, R. E. (1982). A necessidade de cognição. Journal of Personality and Social Psychology, 42, 116–131.

Nosek, B. A., Greenwald, A. G., & amp Banaji, M. R. (2006). O Teste de Associação Implícita aos 7 anos: Uma revisão metodológica e conceitual. Em J. A. Bargh (Ed.), Psicologia social e o inconsciente: a automaticidade dos processos mentais superiores (pp. 265–292). Londres, Inglaterra: Psychology Press.

Petty, R. E, Briñol, P., Loersch, C., & amp McCaslin, M. J. (2009). A necessidade de cognição. Em M. R. Leary & amp R. H. Hoyle (Eds.), Manual de diferenças individuais no comportamento social (pp. 318–329). New York, NY: Guilford Press.


O que é a variação da freqüência cardíaca?

A variabilidade da frequência cardíaca é a medição do sistema nervoso autônomo (ANS) que é amplamente considerada uma das melhores métricas objetivas para a força física e determina a prontidão do corpo para realizar qualquer ação.

A VFC é literalmente a diferença de tempo entre as batidas do coração. Portanto, se a freqüência cardíaca é de 60 batimentos por minuto, na realidade não está batendo uma vez por segundo. Nesse minuto, pode haver 0,9 segundo entre 2 batidas, por exemplo, e 1,15 segundo entre 2 outras batidas. Quanto maior for essa diferença, mais “preparado” estará o corpo para atuar em um nível superior.

O que é a variação da freqüência cardíaca normal?

Uma VFC padrão para adultos pode variar de menos de 20 a mais de 200 milissegundos. O melhor método para saber seu nível normal de VFC é usar uma unidade vestível que mede a VFC em uma configuração controlada, como o sono, e cria uma linha de base em algumas semanas.

O HRV de cada pessoa é diferente, então não compare com os outros e, em vez disso, meça o seu HRV com seus próprios números médios. É muito normal notar diferenças diárias e sazonais em sua VFC.

Além disso, observe que existem diferentes fatores que afetam seu ANS que afetam seu HRV

Variabilidade da freqüência cardíaca baixa

Geralmente, uma baixa VFC (ou menor diferença nos batimentos cardíacos) denota que seu corpo está sob pressão por algum motivo que pode ser devido a exercícios, procedimentos psicológicos ou qualquer outro estressor externo e interno.

Causas da baixa variabilidade da freqüência cardíaca

As causas da baixa variabilidade da frequência cardíaca, como dito acima, são devido a muitas razões e, geralmente, é devido às situações abaixo

  • Exercício
  • Condições psicológicas
  • Estressores externos
  • Estressores internos

Geralmente, quando em repouso, uma baixa VFC é desfavorável, porém, quando o corpo está no estado ativo, uma baixa VFC é favorável.

Mesmo a baixa variabilidade da frequência cardíaca também pode ser devido ao estresse, pois a variabilidade da frequência cardíaca e o estresse estão ligados entre si. Freqüentemente, a variabilidade da freqüência cardíaca diminui no estresse, não importa de onde venha e como seja.

Interligações semelhantes entre VFC e ansiedade de estresse e variabilidade da freqüência cardíaca também estão relacionadas. Estudos descobriram que a ansiedade leva à redução da VFC.

Como aumentar a variabilidade da freqüência cardíaca?

Existem muitas maneiras de aumentar a variabilidade da sua frequência cardíaca, como

  • Exercícios aeróbicos
  • Exercícios de respiração ou, por exemplo, apenas respiração pesada
  • Meditação
  • Terapia de alta temperatura
  • Terapia de temperatura fria
  • Suplementação

Variabilidade da freqüência cardíaca alta

A VFC mais alta (ou diferenças superiores entre os batimentos cardíacos) em geral indica que o corpo tem uma capacidade mais forte de lidar com o estresse ou está se recuperando fortemente do estresse acumulado anteriormente.

Em repouso, uma alta VFC é favorável e, chegando a um estado ativo, uma alta VFC geralmente é desfavorável.

Causas da alta variabilidade da freqüência cardíaca

Um HRV alto é conhecido por ser um sinal de um coração saudável. A maioria dos estudos descobriu que uma VFC mais alta está associada a morbidade e mortalidade reduzidas e maior bem-estar psicológico e boa qualidade de vida.

Freqüentemente, a causa mais comum de alta variabilidade da freqüência cardíaca se deve aos estressores contínuos de baixo grau. Esses estressores em curto prazo levam a uma VFC mais alta, pois o corpo está continuamente se esforçando para se recuperar da situação.

Como manter uma faixa normal de variação da freqüência cardíaca?

Embora os fatores genéticos tenham uma grande influência neste assunto, pode-se manter uma faixa normal de variabilidade da frequência cardíaca mantendo a saúde adequada, aderindo a um regime de condicionamento físico, controlando o estresse e seguindo métodos de recuperação como a meditação. Como regra geral, manter uma vida livre de estresse é a regra básica para uma faixa normal de VFC.

Embora o intervalo exato da variabilidade da frequência cardíaca seja difícil de responder, sabendo que é bom, pois você pode estar ciente de sua condição de saúde monitorando a VFC.

Sudheendra é um blogueiro apaixonado há 8 anos e é formado em Jornalismo e Comunicação de Massa. Seus escritos enfocam principalmente saúde, medicina, dieta e estilo de vida. Para ele, tudo o que se relaciona e se relaciona com o mundo da saúde e da medicina o atrai. Seus artigos visam educar as pessoas não apenas fornecendo fatos, mas infundindo um toque humano.


Conclusões

Alpha é um conceito importante na avaliação de avaliações e questionários. É obrigatório que avaliadores e pesquisadores estimem essa quantidade para agregar validade e precisão à interpretação de seus dados. No entanto, alfa tem sido freqüentemente relatado de forma acrítica e sem compreensão e interpretação adequadas. Neste editorial, tentamos explicar os pressupostos subjacentes ao cálculo de alfa, os fatores que influenciam sua magnitude e as maneiras pelas quais seu valor pode ser interpretado. Esperamos que os investigadores no futuro sejam mais críticos ao relatar os valores de alfa em seus estudos.


9 Respostas 9

Não consigo pensar em um significado intuitivo da medida F, porque é apenas uma métrica combinada. O que é mais intuitivo do que o F-mesure, é claro, é a precisão e a recuperação.

Mas, usando dois valores, muitas vezes não podemos determinar se um algoritmo é superior a outro. Por exemplo, se um algoritmo tem maior precisão, mas menor recall do que outro, como você pode saber qual algoritmo é melhor?

Se você tem um objetivo específico em mente, como 'A precisão é o rei. Eu não me importo muito com a lembrança ', então não há problema. Maior precisão é melhor. Mas se você não tem um objetivo tão forte, vai querer uma métrica combinada. Isso é medida F. Ao usá-lo, você comparará parte da precisão e parte da recuperação.

A curva ROC é freqüentemente desenhada indicando a medida F. Você pode achar este artigo interessante, pois contém explicações sobre várias medidas, incluindo curvas ROC: http://binf.gmu.edu/mmasso/ROC101.pdf

A importância da pontuação F1 é diferente com base no cenário. Vamos supor que a variável de destino seja um rótulo binário.

  • Classe equilibrada: nesta situação, a pontuação F1 pode ser efetivamente ignorada, a taxa de classificação incorreta é fundamental.
  • Classe desequilibrada, mas ambas as classes são importantes: se a distribuição de classe for altamente distorcida (como 80:20 ou 90:10), um classificador pode obter uma taxa baixa de classificação incorreta simplesmente escolhendo a classe majoritária. Em tal situação, eu escolheria o classificador que obtém altas pontuações F1 em ambas as classes, bem como baixa taxa de classificação incorreta. Um classificador que obtém pontuações F1 baixas deve ser negligenciado.
  • Classe desequilibrada, mas uma classe é mais importante que a outra. Por ex. na detecção de fraude, é mais importante rotular corretamente uma instância como fraudulenta, em vez de rotular a não fraudulenta. Nesse caso, eu escolheria o classificador que tem uma boa pontuação de F1 apenas na aula importante. Lembre-se de que a pontuação F1 está disponível por classe.

F-measure tem um significado intuitivo. Ele informa o quão preciso é o seu classificador (quantas instâncias ele classifica corretamente), bem como o quão robusto ele é (ele não perde um número significativo de instâncias).

Com alta precisão, mas baixo recall, seu classificador é extremamente preciso, mas perde um número significativo de instâncias que são difíceis de classificar. Isso não é muito útil.

Dê uma olhada neste histograma. Ignore seu propósito original.

Em direção à direita, você obtém alta precisão, mas baixa recuperação. Se eu selecionar apenas instâncias com uma pontuação acima de 0,9, minhas instâncias classificadas serão extremamente precisas, no entanto, terei perdido um número significativo de instâncias. Experimentos indicam que o ponto ideal aqui é em torno de 0,76, onde a medida F é de 0,87.

A medida F é a média harmônica de sua precisão e recall. Na maioria das situações, você tem uma compensação entre precisão e recall. Se você otimizar seu classificador para aumentar um e desfavorecer o outro, a média harmônica diminui rapidamente. É maior, entretanto, quando a precisão e a recuperação são iguais.

Dadas as medidas F de 0,4 e 0,8 para seus classificadores, você pode esperar que estes tenham os valores máximos alcançados ao pesar a precisão em relação ao recall.

Para referência visual, dê uma olhada nesta figura da Wikipedia:

A medida F é H, UMA e B são recall e precisão. Você pode aumentar um, mas o outro diminui.

Com precisão no eixo y e rechamada no eixo x, a inclinação da curva de nível $ F _ < beta> $ em (1, 1) é $ -1 / beta ^ 2 $.

Dado $ P = frac$ e $ R = frac$, seja $ alpha $ a razão entre o custo de falsos negativos e falsos positivos. Então, o custo total do erro é proporcional a $ alpha frac <1-R> + frac <1-P>

. $ Portanto, a inclinação da curva de nível em (1, 1) é $ - alpha $. Portanto, para bons modelos, o uso de $ F _ < beta> $ implica que você considera os falsos negativos $ beta ^ 2 $ vezes mais caros do que os falsos positivos.

A fórmula para a medida F (F1, com beta = 1) é a mesma que a fórmula que dá a resistência equivalente composta por duas resistências colocadas em paralelo na física (esquecendo o fator 2).

Isso pode lhe dar uma possível interpretação e você pode pensar nas resistências eletrônicas ou térmicas. Essa analogia definiria a medida F como a resistência equivalente formada pela sensibilidade e precisão colocadas em paralelo.

Para a medida F, o máximo possível é 1, e você perde a resistência assim que um entre os dois também perde a resistência (ou seja, obtenha um valor abaixo de 1). Se você quer entender melhor essa quantidade e sua dinâmica, pense no fenômeno físico. Por exemplo, parece que a medida F & lt = max (sensibilidade, precisão).

O significado intuitivo mais próximo do escore f1 está sendo percebido como a média do recall e da precisão. Vamos esclarecer para você:

Em uma tarefa de classificação, você pode estar planejando construir um classificador com alta precisão E lembrar. Por exemplo, um classificador que diz se uma pessoa é honesta ou não.

Para fins de precisão, geralmente você é capaz de dizer com precisão quantas pessoas honestas existem em um determinado grupo. Nesse caso, ao se preocupar com alta precisão, você presume que pode classificar erroneamente uma pessoa mentirosa como honesta, mas não com frequência. Em outras palavras, aqui você está tentando identificar o mentiroso do honesto como um grupo inteiro.

No entanto, só para se lembrar, você ficará realmente preocupado se achar que uma pessoa mentirosa é honesta. Para você, isso será uma grande perda e um grande erro e você não quer fazer isso de novo. Além disso, está tudo bem se você classificou alguém honesto como mentiroso, mas seu modelo nunca deve (ou não deve) alegar que um mentiroso é honesto. Em outras palavras, aqui você está se concentrando em uma aula específica e está tentando não cometer um erro sobre isso.

Agora, vejamos o caso em que você deseja que seu modelo (1) identifique com precisão o honesto de um mentiroso (precisão) (2) identifique cada pessoa de ambas as classes (relembrar). O que significa que você selecionará o modelo que terá um bom desempenho em ambas as métricas.

Sua decisão de seleção de modelo tentará avaliar cada modelo com base na média das duas métricas. O F-Score é o melhor que pode descrever isso. Vamos dar uma olhada na fórmula:

Como você vê, a maior recordação E precisão, maior será o F-score.


Validade

Validade A extensão em que as pontuações em uma medida representam a variável ou construção a que se destinam. A validade é um julgamento baseado nas evidências disponíveis. é até que ponto as pontuações de uma medida representam a variável a que se destinam. Mas como os pesquisadores fazem esse julgamento? Já consideramos um fator que eles levam em consideração - confiabilidade. Quando uma medida tem boa confiabilidade teste-reteste e consistência interna, os pesquisadores devem estar mais confiantes de que as pontuações representam o que deveriam. Deve haver mais do que isso, no entanto, porque uma medida pode ser extremamente confiável, mas não tem validade alguma. Como um exemplo absurdo, imagine alguém que acredita que o comprimento do dedo indicador das pessoas reflete sua autoestima e, portanto, tenta medir a autoestima segurando uma régua até o dedo indicador das pessoas. Embora essa medida tivesse uma confiabilidade teste-reteste extremamente boa, ela não teria absolutamente nenhuma validade. O fato de o dedo indicador de uma pessoa ser um centímetro mais comprido do que o de outra não indicaria nada sobre quem tem maior auto-estima.

As apresentações de livros didáticos de validade geralmente os dividem em vários "tipos" distintos. Mas uma boa maneira de interpretar esses tipos é que eles são outros tipos de evidência - além da confiabilidade - que devem ser levados em consideração ao julgar a validade de uma medida. Aqui, consideramos quatro tipos básicos: validade de face, validade de conteúdo, validade de critério e validade discriminante.


O que é a variação da freqüência cardíaca?

A variabilidade da frequência cardíaca é a medição do sistema nervoso autônomo (ANS) que é amplamente considerada uma das melhores métricas objetivas para força física e determina a prontidão do corpo para realizar qualquer ação.

A VFC é literalmente a diferença de tempo entre as batidas do coração. Portanto, se a freqüência cardíaca é de 60 batimentos por minuto, na realidade não está batendo uma vez por segundo. Nesse minuto, pode haver 0,9 segundo entre 2 batidas, por exemplo, e 1,15 segundo entre 2 outras batidas. Quanto maior for essa diferença, mais “preparado” estará o corpo para atuar em um nível superior.

O que é a variação da freqüência cardíaca normal?

Uma VFC padrão para adultos pode variar de menos de 20 a mais de 200 milissegundos. O melhor método para saber seu nível normal de VFC é usar uma unidade vestível que mede a VFC em uma configuração controlada, como o sono, e cria uma linha de base em algumas semanas.

O HRV de cada pessoa é diferente, então não compare com os outros e, em vez disso, meça o seu HRV com seus próprios números médios. É muito normal notar diferenças diárias e sazonais em sua VFC.

Além disso, observe que existem diferentes fatores que afetam seu ANS que afetam seu HRV

Variabilidade da frequência cardíaca baixa

Geralmente, uma baixa VFC (ou menor diferença nos batimentos cardíacos) denota que seu corpo está sob pressão por algum motivo que pode ser devido a exercícios, procedimentos psicológicos ou quaisquer outros estressores externos e internos.

Causas da baixa variabilidade da freqüência cardíaca

As causas da baixa variabilidade da frequência cardíaca, como dito acima, são devido a muitas razões e, geralmente, é devido às situações abaixo

  • Exercício
  • Condições psicológicas
  • Estressores externos
  • Estressores internos

Geralmente, quando em repouso, uma baixa VFC é desfavorável, porém, quando o corpo está no estado ativo, uma baixa VFC é favorável.

Mesmo a baixa variabilidade da frequência cardíaca também pode ser devido ao estresse, uma vez que a variabilidade da frequência cardíaca e o estresse estão ligados entre si. Freqüentemente, a variabilidade da freqüência cardíaca diminui no estresse, não importa de onde venha e como seja.

Interligações semelhantes entre VFC e ansiedade de estresse e variabilidade da freqüência cardíaca também estão relacionadas. Estudos descobriram que a ansiedade leva à redução da VFC.

Como aumentar a variabilidade da freqüência cardíaca?

Existem muitas maneiras de aumentar a variabilidade da sua frequência cardíaca, como

  • Exercícios aeróbicos
  • Exercícios de respiração ou, por exemplo, apenas respiração pesada
  • Meditação
  • Terapia de alta temperatura
  • Terapia de temperatura fria
  • Suplementação

Variabilidade da freqüência cardíaca alta

A VFC mais alta (ou diferenças superiores entre os batimentos cardíacos) em geral indica que o corpo tem uma capacidade mais forte de lidar com o estresse ou está se recuperando fortemente do estresse acumulado anteriormente.

Em repouso, uma alta VFC é favorável e, chegando a um estado ativo, uma alta VFC geralmente é desfavorável.

Causas da alta variabilidade da freqüência cardíaca

Uma alta VFC é conhecida por ser um sinal de um coração saudável. A maioria dos estudos descobriu que uma VFC mais alta está associada a morbidade e mortalidade reduzidas e maior bem-estar psicológico e boa qualidade de vida.

Freqüentemente, a causa mais comum de alta variabilidade da freqüência cardíaca se deve aos estressores contínuos de baixo grau. Esses estressores em curto prazo levam a uma VFC mais alta, pois o corpo está continuamente se esforçando para se recuperar da situação.

Como manter uma faixa normal de variação da freqüência cardíaca?

Embora os fatores genéticos tenham uma grande influência neste assunto, pode-se manter uma faixa normal de variabilidade da frequência cardíaca mantendo a saúde adequada, aderindo a um regime de condicionamento físico, controlando o estresse e seguindo métodos de recuperação como a meditação. Como regra geral, manter uma vida livre de estresse é a regra básica para uma faixa normal de VFC.

Embora a faixa exata de variabilidade da frequência cardíaca seja difícil de responder, sabendo que é boa, pois você pode estar ciente de sua condição de saúde monitorando a VFC.

Sudheendra é um blogueiro apaixonado há 8 anos e é formado em Jornalismo e Comunicação de Massa. Seus escritos enfocam principalmente saúde, medicina, dieta e estilo de vida. Para ele, tudo o que se relaciona e se relaciona com o mundo da saúde e da medicina o atrai. Seus artigos visam educar as pessoas não apenas fornecendo fatos, mas infundindo um toque humano.


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Vadde, R. "Creatinine Clearance." Medscape. 7 de maio de 2013. & lthttps: //emedicine.medscape.com/article/2117892-overview>

Principais artigos relacionados com exames de creatinina

Pressão alta (hipertensão)

A pressão arterial elevada (hipertensão) é uma doença em que a pressão dentro das artérias do corpo é elevada. Cerca de 75 milhões de pessoas nos Estados Unidos têm hipertensão (1 em cada 3 adultos), e apenas metade delas consegue controlá-la. Muitas pessoas não sabem que têm pressão alta porque, muitas vezes, ela não apresenta sinais ou sintomas de alerta.

Sistólica e diastólica são as duas leituras nas quais a pressão arterial é medida. O American College of Cardiology divulgou novas diretrizes para pressão alta em 2017. As diretrizes agora afirmam que a pressão arterial normal é 120/80 mmHg. Se um desses números for mais alto, você tem pressão alta.

A American Academy of Cardiology define a hipertensão de forma ligeiramente diferente. O AAC considera 130/80 mm Hg. ou maior (qualquer número) hipertensão estágio 1. A hipertensão no estágio 2 é considerada 140/90 mm Hg. ou melhor.

Se você tem pressão alta, corre o risco de desenvolver doenças fatais, como derrame e ataque cardíaco.


Confiabilidade [editar | editar fonte]

Confiabilidade: 1) Confiabilidade pela metade dividida: testes de confiabilidade interna dos Formulários de Pesquisa e Expandidos foram realizados em cuidadores de crianças menores de 19 anos. Os coeficientes de divisão do Formulário de Pesquisa para os grupos de menos de 3 anos variaram de 0,82 a 0,95 para o Domínios e 0,96 a 0,98 para o Composto de Comportamento Adaptável, os coeficientes de divisão da forma expandida variaram de 0,90 a 0,97 para os Domínios e de 0,98 a 0,99 para o Composto. (2) Confiabilidade teste-reteste (média de 17 dias entre os testes): Os coeficientes de confiabilidade do Survey Form para cuidadores de crianças com idades entre 6 meses e 2 anos, 11 meses variaram de 0,78 a 0,92 para os Domínios e 0,90 para o Composto de Comportamento Adaptativo. Não houve testes de confiabilidade teste-reteste para a Forma Expandida. (3) Interrater reliability: The Survey Form interrater reliability coefficients, with a mean of 8 days between the interviews of caregivers of children ages 6 months to 18 years, 11 months, ranged from .62 to .78 for the Domains and was .74 for the Adaptive Behavior Composite. There were no interrater reliability tests for the Expanded Form.

Internal consistency: Survey Form: Split half means for Domains .83 to .90 for Adaptive Behavior Composite .94 Expanded Form: Split half means for Domains .91 to .95 for Adaptive Behavior Composite .97 Classroom Edition: Coefficient Alpha means for Domains .80 to .95 for Adaptive Behavior Composite .98

Test - Retest:Survey Form: Means for Domains .81 to .86 for Adaptive Behavior Composite .88 (N=484)

Interrater: urvey Form: Correlations between two different interviewers, for Domains .62 to .78 for Adaptive Behavior Composite .74 (N=160)

The manual provides extensive data regarding reliability


Validade

Validity The extent to which scores on a measure represent the variable or construct they are intended to. Validity is a judgment based on the available evidence. is the extent to which the scores from a measure represent the variable they are intended to. But how do researchers make this judgment? We have already considered one factor that they take into account—reliability. When a measure has good test-retest reliability and internal consistency, researchers should be more confident that the scores represent what they are supposed to. There has to be more to it, however, because a measure can be extremely reliable but have no validity whatsoever. As an absurd example, imagine someone who believes that people’s index finger length reflects their self-esteem and therefore tries to measure self-esteem by holding a ruler up to people’s index fingers. Although this measure would have extremely good test-retest reliability, it would have absolutely no validity. The fact that one person’s index finger is a centimeter longer than another’s would indicate nothing about which one had higher self-esteem.

Textbook presentations of validity usually divide it into several distinct “types.” But a good way to interpret these types is that they are other kinds of evidence—in addition to reliability—that should be taken into account when judging the validity of a measure. Here we consider four basic kinds: face validity, content validity, criterion validity, and discriminant validity.


9 Answers 9

I cannot think of an intuitive meaning of the F measure, because it's just a combined metric. What's more intuitive than F-mesure, of course, is precision and recall.

But using two values, we often cannot determine if one algorithm is superior to another. For example, if one algorithm has higher precision but lower recall than other, how can you tell which algorithm is better?

If you have a specific goal in your mind like 'Precision is the king. I don't care much about recall', then there's no problem. Higher precision is better. But if you don't have such a strong goal, you will want a combined metric. That's F-measure. By using it, you will compare some of precision and some of recall.

The ROC curve is often drawn stating the F-measure. You may find this article interesting as it contains explanation on several measures including ROC curves: http://binf.gmu.edu/mmasso/ROC101.pdf

The importance of the F1 score is different based on the scenario. Lets assume the target variable is a binary label.

  • Balanced class: In this situation, the F1 score can effectively be ignored, the mis-classification rate is key.
  • Unbalanced class, but both classes are important: If the class distribution is highly skewed (such as 80:20 or 90:10), then a classifier can get a low mis-classification rate simply by choosing the majority class. In such a situation, I would choose the classifier that gets high F1 scores on both classes, as well as low mis-classification rate. A classifier that gets low F1-scores should be overlooked.
  • Unbalanced class, but one class if more important that the other. For e.g. in Fraud detection, it is more important to correctly label an instance as fraudulent, as opposed to labeling the non-fraudulent one. In this case, I would pick the classifier that has a good F1 score only on the important class. Recall that the F1-score is available per class.

F-measure has an intuitive meaning. It tells you how precise your classifier is (how many instances it classifies correctly), as well as how robust it is (it does not miss a significant number of instances).

With high precision but low recall, you classifier is extremely accurate, but it misses a significant number of instances that are difficult to classify. This is not very useful.

Take a look at this histogram. Ignore its original purpose.

Towards the right, you get high precision, but low recall. If I only select instances with a score above 0.9, my classified instances will be extremely precise, however I will have missed a significant number of instances. Experiments indicate that the sweet spot here is around 0.76, where the F-measure is 0.87.

The F-measure is the harmonic mean of your precision and recall. In most situations, you have a trade-off between precision and recall. If you optimize your classifier to increase one and disfavor the other, the harmonic mean quickly decreases. It is greatest however, when both precision and recall are equal.

Given F-measures of 0.4 and 0.8 for your classifiers, you can expect that these where the maximum values achieved when weighing out precision against recall.

For visual reference take a look at this figure from Wikipedia:

The F-measure is H, UMA e B are recall and precision. You can increase one, but then the other decreases.

With precision on the y-axis and recall on the x-axis, the slope of the level curve $F_<eta>$ at (1, 1) is $-1/eta^2$.

Given $P = frac$ and $R = frac$, let $alpha$ be the ratio of the cost of false negatives to false positives. Then total cost of error is proportional to $alpha frac<1-R> + frac<1-P>

.$ So the slope of the level curve at (1, 1) is $-alpha$. Therefore, for good models using the $F_<eta>$ implies you consider false negatives $eta^2$ times more costly than false positives.

The formula for F-measure (F1, with beta=1) is the same as the formula giving the equivalent resistance composed of two resistances placed in parallel in physics (forgetting about the factor 2).

This could give you a possible interpretation, and you can think about both electronic or thermal resistances. This analogy would define F-measure as the equivalent resistance formed by sensitivity and precision placed in parallel.

For F-measure, the maximum possible is 1, and you loose resistance as soon as one among he two looses resistance as well (that is too say, get a value below 1). If you want to understand better this quantity and its dynamic, think about the physic phenomenon. For example, it appears that the F-measure <= max(sensitivity, precision).

The closest intuitive meaning of the f1-score is being perceived as the mean of the recall and the precision. Let's clear it for you :

In a classification task, you may be planning to build a classifier with high precision E recall. For example, a classifier that tells if a person is honest or not.

For precision, you are able to usually tell accurately how many honest people out there in a given group. In this case, when caring about high precision, you assume that you can misclassify a liar person as honest but not often. In other words, here you are trying to identify liar from honest as a whole group.

However, for recall, you will be really concerned if you think a liar person to be honest. For you, this will be a great loss and a big mistake and you don't want to do it again. Also, it's okay if you classified someone honest as a liar but your model should never (or mostly not to) claim a liar person as honest. In other words, here you are focusing on a specific class and you are trying not to make a mistake about it.

Now, let take the case where you want your model to (1) precisely identify honest from a liar (precision) (2) identify each person from both classes (recall). Which means that you will select the model that will perform well on both metric.

You model selection decision will then try to evaluate each model based on the mean of the two metrics. F-Score is the best one that can describe this. Let's have a look on the formula:

As you see, the higher recall E precision, the higher the F-score.


Conclusões

Alpha is an important concept in the evaluation of assessments and questionnaires. It is mandatory that assessors and researchers should estimate this quantity to add validity and accuracy to the interpretation of their data. Nevertheless alpha has frequently been reported in an uncritical way and without adequate understanding and interpretation. In this editorial we have attempted to explain the assumptions underlying the calculation of alpha, the factors influencing its magnitude and the ways in which its value can be interpreted. We hope that investigators in future will be more critical when reporting values of alpha in their studies.


Referências

Cacioppo, J. T., & Petty, R. E. (1982). The need for cognition. Journal of Personality and Social Psychology, 42, 116–131.

Nosek, B. A., Greenwald, A. G., & Banaji, M. R. (2006). The Implicit Association Test at age 7: A methodological and conceptual review. In J. A. Bargh (Ed.), Social psychology and the unconscious: The automaticity of higher mental processes (pp. 265–292). London, England: Psychology Press.

Petty, R. E, Briñol, P., Loersch, C., & McCaslin, M. J. (2009). The need for cognition. In M. R. Leary & R. H. Hoyle (Eds.), Handbook of individual differences in social behavior (pp. 318–329). New York, NY: Guilford Press.


Confiabilidade

Confiabilidade refers to the consistency of a measure. Psychologists consider three types of consistency: over time (test-retest reliability), across items (internal consistency), and across different researchers (inter-rater reliability).

Test-Retest Reliability

When researchers measure a construct that they assume to be consistent across time, then the scores they obtain should also be consistent across time. Test-retest reliability is the extent to which this is actually the case. For example, intelligence is generally thought to be consistent across time. A person who is highly intelligent today will be highly intelligent next week. This means that any good measure of intelligence should produce roughly the same scores for this individual next week as it does today. Clearly, a measure that produces highly inconsistent scores over time cannot be a very good measure of a construct that is supposed to be consistent.

Assessing test-retest reliability requires using the measure on a group of people at one time, using it again on the mesmo group of people at a later time, and then looking at test-retest correlation between the two sets of scores. This is typically done by graphing the data in a scatterplot and computing Pearson’s r. Figure 5.2 shows the correlation between two sets of scores of several university students on the Rosenberg Self-Esteem Scale, administered two times, a week apart. Pearson’s r for these data is +.95. In general, a test-retest correlation of +.80 or greater is considered to indicate good reliability.

Figure 5.2 Test-Retest Correlation Between Two Sets of Scores of Several College Students on the Rosenberg Self-Esteem Scale, Given Two Times a Week Apart

Again, high test-retest correlations make sense when the construct being measured is assumed to be consistent over time, which is the case for intelligence, self-esteem, and the Big Five personality dimensions. But other constructs are not assumed to be stable over time. The very nature of mood, for example, is that it changes. So a measure of mood that produced a low test-retest correlation over a period of a month would not be a cause for concern.

Internal Consistency

A second kind of reliability is internal consistency, which is the consistency of people’s responses across the items on a multiple-item measure. In general, all the items on such measures are supposed to reflect the same underlying construct, so people’s scores on those items should be correlated with each other. On the Rosenberg Self-Esteem Scale, people who agree that they are a person of worth should tend to agree that that they have a number of good qualities. If people’s responses to the different items are not correlated with each other, then it would no longer make sense to claim that they are all measuring the same underlying construct. This is as true for behavioural and physiological measures as for self-report measures. For example, people might make a series of bets in a simulated game of roulette as a measure of their level of risk seeking. This measure would be internally consistent to the extent that individual participants’ bets were consistently high or low across trials.

Like test-retest reliability, internal consistency can only be assessed by collecting and analyzing data. One approach is to look at a split-half correlation. This involves splitting the items into two sets, such as the first and second halves of the items or the even- and odd-numbered items. Then a score is computed for each set of items, and the relationship between the two sets of scores is examined. For example, Figure 5.3 shows the split-half correlation between several university students’ scores on the even-numbered items and their scores on the odd-numbered items of the Rosenberg Self-Esteem Scale. Pearson’s r for these data is +.88. A split-half correlation of +.80 or greater is generally considered good internal consistency.

Figure 5.3 Split-Half Correlation Between Several College Students’ Scores on the Even-Numbered Items and Their Scores on the Odd-Numbered Items of the Rosenberg Self-Esteem Scale

Perhaps the most common measure of internal consistency used by researchers in psychology is a statistic called Cronbach’s α (the Greek letter alpha). Conceptually, α is the mean of all possible split-half correlations for a set of items. For example, there are 252 ways to split a set of 10 items into two sets of five. Cronbach’s α would be the mean of the 252 split-half correlations. Note that this is not how α is actually computed, but it is a correct way of interpreting the meaning of this statistic. Again, a value of +.80 or greater is generally taken to indicate good internal consistency.

Interrater Reliability

Many behavioural measures involve significant judgment on the part of an observer or a rater. Inter-rater reliability is the extent to which different observers are consistent in their judgments. For example, if you were interested in measuring university students’ social skills, you could make video recordings of them as they interacted with another student whom they are meeting for the first time. Then you could have two or more observers watch the videos and rate each student’s level of social skills. To the extent that each participant does in fact have some level of social skills that can be detected by an attentive observer, different observers’ ratings should be highly correlated with each other. Inter-rater reliability would also have been measured in Bandura’s Bobo doll study. In this case, the observers’ ratings of how many acts of aggression a particular child committed while playing with the Bobo doll should have been highly positively correlated. Interrater reliability is often assessed using Cronbach’s α when the judgments are quantitative or an analogous statistic called Cohen’s κ (the Greek letter kappa) when they are categorical.


What does a high and a low z-score mean?

A high #z# -score means a very low probability of data above this #z# -score and a low #z# -score means a very low probability of data below this #z# -score..

Explicação:

A high #z# -score means a very low probability of data above this #z# -score. For example, the figure below shows the probability of #z# -score above #2.6# .

Probability for this is #0.47%# , which is less than half-percent. Note that if #z# -score rises further, area under the curve fall and probability reduces further.

A low #z# -score means a very low probability of data below this #z# -score. The figure below shows the probability of #z# -score below #-2.5# .

Probability for this is #0.62%# and note that if #z# -score falls further, area under the curve falls and probability reduces further.