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ROC曲线分析详解ROC曲线(受试者工作特征曲线)分析详解更新:2011年05月09日阅读次数:22643【字体:大中小】一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线(receiveroperatorcharacteristiccurve,ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点,必须将试验结果分为两类,再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价...

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ROC曲线(受试者工作特征曲线)分析详解更新:2011年05月09日阅读次数:22643【字体:大中小】一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线(receiveroperatorcharacteristiccurve,ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点,必须将试验结果分为两类,再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同,无须此限制,而是根据实际情况,允许有中间状态,可以把试验结果划分为多个有序分类,如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此,ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。二、ROC曲线的主要作用ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识別能力。2•选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值,其假阳性和假阴性的总数最少。3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时,可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中,以直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较,哪一种试验的AUC最大,则哪一种试验的诊断价值最佳。三、ROC曲线分析的主要步骤ROC曲线绘制。依据专业知识,对疾病组和参照组测定结果进行分析,确定测定值的上下限、组距以及截断点(cut-offpoint),按选择的组距间隔列出累积频数分布表,分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率(1-特异性)。以敏感性为纵坐标代表真阳性率,(1-特异性)为横坐标代表假阳性率,作图绘成ROC曲线。R0C曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下,AUC越接近于1,说明诊断效果越好。AUC在0.5-0.7时有较低准确性,AUC在0.7-0.9时有一定准确性,AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC二0.5时,说明诊断方法完全不起作用,无诊断价值。AUC<0.5不符合真实情况,在实际屮极少出现。两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时,根据不同的试验设计可采用以下两种方法:①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时,采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时,采用配对比较法。四、ROC曲线的优点该方法简单、直观,通过图示可观察分析方法的临床准确性,并可用肉眼作出判断。曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起,可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系,是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值,允许屮间状态存在,利于使用者R0C结合专业知识,权衡漏诊与误诊的影响,选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较,ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大,利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性。五、SPSS软件实现ROC分析SPSS9.0以上版本可进行R0C分析,操作步骤如下:定义列变量,并输入数据(1)诊断分类值或检测结果(test):多个诊断试验则定义testl,test2,….(2)金标准类别(呵oup):1二病例组,0二对照组(3)分类频数(freq),需要进一步执行第二步说明频数变量路径:Data\WeightCase...,选项:Weightcaseby,填表:FreqencvVariable(freq)ROC分析:路径:Grahps5RocCurve...填表:TestVariable(test),StateVariable(group),Valueofstatevariable,选项包括:(display)ROCCurve,withdiagonalreferenceline(机会线),standarderrorandconfidenceinterval(面积的标准误,及其可信区间),CoordinatepointsoftheROCcurve(ROC曲线的坐标点),options:testdirection(如果检测值小划归为阳性,则需要选),cofidencelevel(%):需要除95%以外的可信度,可在此定义。如果是连续型测量资料,则不需要第1步的(3)及第2步。
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