Stichprobengröße: KI der Fläche unter der ROC-Kurve
| Befehl: | Stichprobengröße Schätzung von Konfidenzintervallen & PräzisionFläche unter der ROC-Kurve |
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Berechnet die erforderliche Stichprobengröße für die Schätzung eines Konfidenzintervalls der Fläche unter der ROC-Kurve (AUC).
Erforderliche Eingabe
- Konfidenzniveau (%): Wählen Sie das Konfidenzniveau aus: 90, 95 oder 99 %. Ein Konfidenzniveau von 95 % (der Wert für ein 95 %-Konfidenzintervall) ist die gebräuchlichste Wahl. Sie können bei Bedarf ein anderes Konfidenzniveau eingeben.
- Fläche unter der ROC-Kurve: die angenommene Fläche unter der ROC-Kurve (die in der Studie erwartete AUC).
- Gewünschte untere bzw. obere Grenze des Konfidenzintervalls: Dieser Wert legt die gewünschte Breite des Konfidenzintervalls fest. Wenn Sie zeigen möchten, dass die AUC größer als ein bestimmter Wert ist, geben Sie den Wert der unteren Grenze ein; wenn Sie zeigen möchten, dass die AUC kleiner als ein bestimmter Wert ist, geben Sie den Wert für die obere Grenze ein.
- Verhältnis der Stichprobengrößen in negativen / positiven Gruppen: Geben Sie das gewünschte Verhältnis von negativen und positiven Fällen ein. Wenn Sie in beiden Gruppen dieselbe Anzahl von Fällen wünschen, geben Sie 1 ein; wenn Sie in der negativen Gruppe doppelt so viele Fälle wie in der positiven Gruppe wünschen, geben Sie 2 ein.
Beispiel
Sie möchten zeigen, dass eine beobachtete AUC von 0,63 signifikant höher ist als der Wert 0,5. Dazu geben Sie 0,63 für Fläche unter der ROC-Kurve und 0,5 für Gewünschte untere Grenze des Konfidenzintervalls ein. Sie erwarten, eine gleiche Anzahl negativer und positiver Fälle einzubeziehen, daher geben Sie für Verhältnis der Stichprobengrößen in negativen / positiven Gruppen 1 ein.
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Im Beispiel werden insgesamt 64 Fälle benötigt, 32 Fälle in der negativen und 32 in der positiven Gruppe.
Das Programm verwendet ein iteratives Verfahren zur Berechnung der Stichprobengrößen.