サンプルサイズの計算：ROC曲線下面積
| コマンド: | サンプルサイズ ROC曲線下面積 |
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ROC曲線下面積を帰無仮説値と比較するために必要なサンプルサイズを計算します。サンプルサイズの計算では、必要な有意水準と検定の検出力が考慮されます（サンプルサイズの計算：はじめにを参照）。
必要な入力
- 第1種の過誤 - アルファ：第1種の過誤を犯す確率（
α 水準、両側）、すなわち帰無仮説が実際には真であるのに棄却する確率です。 - 第2種の過誤 - ベータ：第2種の過誤を犯す確率（
β 水準）、すなわち帰無仮説が実際には偽であるのに受容する確率です。 - ROC曲線下面積：仮定した ROC曲線下面積（研究で観測されると予想される AUC）。
- 帰無仮説値：帰無仮説AUC。
- 陰性群 / 陽性群のサンプルサイズ比：陰性ケースと陽性ケースの目標とする比を入力します。両群のケース数を等しくする場合は 1 を、陰性群のケースを陽性群の 2 倍にする場合は 2 を入力します。
例
ある検査の AUC 0.725 が帰無仮説値 0.5（判別能力がないことを意味します）と有意に異なることを示すには、ROC曲線下面積に 0.725、帰無仮説値に 0.5 を入力します。 陰性ケースを陽性ケースの 2 倍含める予定なので、陰性群 / 陽性群のサンプルサイズ比には 2 を入力します。
計算をクリックすると、プログラムは必要なサンプルサイズを表示します。
この例では、陽性群に 19 例、陰性群に 38 例、合計 57 例のケースが必要です。
表には、第1種および第2種の過誤のさまざまな水準に対して必要なサンプルサイズが表示されます。
文献
- Hanley JA, McNeil BJ (1982) The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology, 143:29-36.
