تحليل منحنى ROC: المعيار وقيمة المعيار
في تحليل منحنى ROC، لا يكتفي MedCalc بعرض القيم الحدية أو قيم المعيار، بل يعرضها مصحوبة بعلامة مقارنة، مما يحوّل قيمة المعيار إلى معيار أو مؤشر للإصابة بالمرض.
فعلى سبيل المثال،
- قد تكون القيمة الحدية أو قيمة المعيار 100، لكن >100 هي المعيار لتصنيف الشخص ضمن المجموعة الإيجابية؛ وهذه هي الحالة عندما تدل القيم الأكبر على الإصابة بالمرض؛
- وبالنسبة لمعايير أخرى، قد تكون قيمة المعيار أيضًا 100، لكن <100 هي المعيار لتصنيف الشخص ضمن المجموعة الإيجابية؛ وهذه هي الحالة عندما تدل القيم الأصغر على الإصابة بالمرض.
ولتحديد علامة المعيار أو اتجاهه (< أو >)، تستند قاعدة القرار في MedCalc إلى حقيقة أن قيمة AUC لا يمكن أن تكون أقل من 0.5. فإذا كانت AUC أقل من 0.5، وجب عكس قاعدة القرار (Zweig & Campbell, 1993).
ويتّبع MedCalc الخطوات التالية:
- في خطوة أولى، يفترض MedCalc أن القيم الأكبر تدل على الإصابة بالمرض.
- إذا كانت المساحة تحت منحنى ROC (AUC) أقل من 0.5، تُرفض هذه الفرضية، وتُعكس قاعدة القرار، ويعتبر MedCalc عندئذٍ أن القيم الأصغر هي التي تدل على الإصابة بالمرض.
- في هذه الحالة، تُعكس علامة مقارنة قيمة المعيار x، فتصبح >x هي <x (وبشكل أدق ≤x).
المراجع
- Zweig MH, Campbell G (1993) Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine. Clinical Chemistry 39:561-577.
