サンプルサイズ：2つのROC曲線の比較
| コマンド: | サンプルサイズ 2つのROC曲線の比較 |
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同じケースから得られた 2 つの ROC曲線の曲線下面積を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1の曲線下面積：1 つ目の ROC曲線について仮定した面積。
- ROC曲線2の曲線下面積：2 つ目の ROC曲線について仮定した面積。
- 陽性群における相関：陽性群（異常のケース）において仮定した順位相関係数。
- 陰性群における相関：陰性群（正常のケース）において仮定した順位相関係数。
- 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
同じケースで実施した 2 つの測定法の判別能力が、ROC曲線下面積 0.825 と 0.9 で有意に異なることを示したいとします。以前の研究から、2 つの測定法間の順位相関は、陽性ケースと陰性ケースのいずれでも 0.4 であることがわかっています。
ROC曲線1の曲線下面積と ROC曲線2の曲線下面積に 0.825 と 0.9 を入力します。次に、陽性群における相関と陰性群における相関に 0.4 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 133 例、陰性群に 266 例、合計 399 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.
- Hanley JA, McNeil BJ (1983) A method of comparing the areas under receiver operating characteristic curves derived from the same cases. Radiology, 148:839-843.