Guidelines for improving statistical analyses of validation datasets for plant pest diagnostic tests. (4th August 2022) - 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; et al.
Abstract: Appropriate statistical analysis of the validation data for diagnostic tests facilitates the evaluation of the performance criteria and increases the confidence in the conclusions drawn from these data. A comprehensive approach to analysing and reporting data from validation studies and inter‐laboratory comparisons such as test performance studies is described. The proposed methods, including statistical analyses, presentation and interpretation of the data, are illustrated using a real dataset generated during a test performance study conducted in the framework of the European project, VALITEST. This analytical approach uses, wherever possible and whenever applicable, statistical analyses recommended by international standards illustrating their application to plant health diagnostic tests. The present work is addressed to plant health diagnosticians and researchers interested and/or involved in the validation of plant diagnostic tests, and also aims to convey the necessary information to those without a statistical background. Detailed statistical explanations are provided in the Appendices. Directives pour améliorer les analyses statistiques de jeux de données de validation pour les tests de diagnostic phytosanitaire: Une analyse statistique appropriée des données de validation des tests de diagnostic facilite l'évaluation des critères de performance et augmente la confiance dans les résultats tirés de ces données. Cet article décrit une approche globale qui consiste à analyser et rapporter les données issues d'études de validation et d'études comparatives inter‐laboratoires telles que les études de performance de tests. Les méthodes proposées, notamment les analyses statistiques, la présentation et l'interprétation des données, sont illustrées dans cet article à partir d'un jeu de données réel généré lors d'une étude de performance de test menée dans le cadre du projet européen VALITEST. Cette approche analytique utilise, lorsque cela est possible et applicable, les analyses statistiques recommandées par les normes internationales illustrant ainsi leur application aux tests de diagnostic phytosanitaire. Le présent article s'adresse aux professionnels du diagnostic phytosanitaire et aux chercheurs intéressés et/ou impliqués dans la validation de tests de diagnostic phytosanitaire. Il vise également à transmettre les informations nécessaires à ceux qui n'ont pas de formation statistique. Des explications statistiques détaillées sont fournies en annexes. 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.