ROC-Kurven einfach erstellen

Mit MedCalc lässt sich eine ROC-Kurvenanalyse einfach und genau durchführen. Unser Modul für die ROC-Kurvenanalyse umfasst:

• Fläche unter der Kurve (AUC) mit Standardfehler (SE) und 95%-Konfidenzintervall (KI). Der Standardfehler kann mit 2 Methoden berechnet werden:
  • DeLong et al. (1988)
  • Hanley & McNeil (1982)

  Das Konfidenzintervall für die AUC kann mit den folgenden Methoden berechnet werden:

  • Exaktes binomiales Konfidenzintervall
  • AUC ± 1,96 × Standardfehler.
• Berechnung des optimalen Kriteriumswerts unter Berücksichtigung der Kosten: Option zur Berechnung des optimalen Kriteriumswerts unter Berücksichtigung der Krankheitsprävalenz und der Kosten falsch und richtig positiver und negativer Entscheidungen (Zweig & Campbell, 1993).
• Berechnung des Youden-Index.
• ROC-Kurvendiagramm mit 95%-Konfidenzgrenzen.
• Diagramm von Sensitivität und Spezifität versus Kriteriumswerte
• Diagramm versus Prävalenz
• Intervall-Likelihood-Verhältnisse
• Teilfläche unter der ROC-Kurve (pAUC)
• Vergleich der Teilflächen unter der ROC-Kurve
• Precision-Recall-Kurve
• Vergleich von Precision-Recall-Kurven
• Stichprobengrößenberechnung für die Fläche unter der ROC-Kurve und den Vergleich von ROC-Kurven.

MedCalc erstellt eine Liste von Sensitivität, Spezifität, Likelihood-Verhältnissen sowie positiven und negativen prädiktiven Werten für alle möglichen Schwellenwerte.

Schwellenwerte können in einem interaktiven Punktdiagramm ausgewählt werden, wobei die entsprechende Sensitivität und Spezifität automatisch berechnet werden.

MedCalc bietet die folgenden einzigartigen erweiterten Optionen:

• Schätzung von Sensitivität und Spezifität bei fester Spezifität und Sensitivität: Option zur Erstellung einer Tabelle mit Schätzungen der Sensitivität und Spezifität (mit einem BC_a-Bootstrap-95%-Konfidenzintervall) für eine feste, vorab festgelegte Spezifität und Sensitivität von 80%, 90%, 95% und 97,5% (Zhou et al., 2002).
• Bootstrap-Konfidenzintervall für den Youden-Index: Option zur Berechnung eines BC_a-Bootstrap-95%-Konfidenzintervalls (Efron & Tibshirani, 1994) für den Youden-Index und den zugehörigen Kriteriumswert.

Diese Optionen erfordern Bootstrapping, ein rechenintensives und mitunter zeitaufwendiges Verfahren.

• MedCalc kann bis zu 6 ROC-Kurven vergleichen, mit der Methode von DeLong et al. (1988) oder Hanley & McNeil (1983). Die Software gibt die Differenz zwischen den Flächen unter den ROC-Kurven mit Standardfehler, 95%-Konfidenzintervall und P-Wert aus.

ROC-Kurve

Interaktives Punktdiagramm

Vergleich von ROC-Kurven