구간 우도비
| 명령: | 통계 ROC 곡선구간 우도비 |
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사용자가 정의한 데이터 구간에 대해 우도비(95% 신뢰구간 포함)를 계산합니다.
검사 결과가 연속형 또는 순서형인 경우, ROC 곡선 분석에서처럼 민감도, 특이도 및 우도비를 계산하기 위해 데이터를 이분화하면 귀중한 정보를 잃게 됩니다.
구간 우도비는 데이터에 담긴 정보를 더 많이 사용하므로 더 강력할 수 있습니다.
우도비를 사용하면 질병의 검사 전 확률로부터 검사 후 확률을 계산할 수 있습니다.
필수 입력 항목
- 변수: 관심 있는 변수를 선택합니다.
- 분류 변수: 진단을 나타내는 이분형 변수를 선택합니다(0=음성, 1=양성).데이터가 다르게 코딩되어 있으면 상태 정의 도구를 사용하여 데이터를 다시 코딩할 수 있습니다.
- 필터: (선택 사항) 선택한 하위 그룹의 케이스만 포함하기 위한 필터(예: AGE>21, SEX="Male")
구간 정의
몇 가지 계산을 거친 후, 변경할 수 있는 제안된 데이터 구간이 담긴 새 대화상자가 나타납니다.
최대 12개의 구간을 정의할 수 있습니다. 각 구간마다 하한과 상한(경계값 포함)을 입력합니다.
범주가 적은 범주형 변수의 경우, 숫자 하나만 입력하여 하나의 범주를 “구간”으로 정의하는 것으로 충분할 수 있습니다.
결과
변수 | TEST_RESULT |
|---|---|
분류 변수 | DIAGNOSIS |
간격 | 양성a | 음성b | 우도비 | 95% 신뢰구간 |
|---|---|---|---|---|
10 - 20 | 2 | 410 | 0.00706 | 0.00177 ~ 0.0282 |
20 - 30 | 14 | 241 | 0.0840 | 0.0495 ~ 0.143 |
30 - 40 | 16 | 132 | 0.175 | 0.105 ~ 0.291 |
40 - 50 | 23 | 69 | 0.482 | 0.304 ~ 0.764 |
50 - 60 | 83 | 10 | 12.004 | 6.281 ~ 22.942 |
60 - 70 | 458 | 0 | ∞ | 82.899 ~ ∞ |
합계 | 596 | 862 |
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a DIAGNOSIS = 1
b DIAGNOSIS = 0
  |
각 데이터 구간에 대해 프로그램은 구간 안의 양성 및 음성 케이스 수와 해당 우도비 및 그 95% 신뢰구간을 보고합니다.
우도비를 사용하면 질병의 검사 전 오즈로부터 검사 후 오즈를 계산할 수 있습니다.
$$ \text{검사 후 오즈} = \text{검사 전 오즈} \times \text{우도비} $$
오즈와 확률의 관계는 다음과 같습니다.
$$ \text{오즈} = \frac {p}{1-p}\ \text{및} \ p=\frac {\text{오즈}}{1+\text{오즈}} $$
이 방정식을 사용하여 질병의 검사 전 확률로부터 검사 후 확률을 계산할 수 있습니다.
예를 들어 질병의 검사 전 확률이 0.6이면 검사 전 오즈는 0.6/(1-0.6) = 1.5입니다. 검사 결과가 구간 50-60에 속하여 우도비 12에 해당하는 환자의 검사 후 오즈는 1.5 × 12 = 18입니다. 질병의 검사 후 확률은 18/(1+18) = 0.95입니다.
참고문헌
- Gardner IA, Greiner M (2006) Receiver-operating characteristic curves and likelihood ratios: improvements over traditional methods for the evaluation and application of veterinary clinical pathology tests. Veterinary Clinical Pathology, 35:8-17.
