Сравнение кривых ROC
| Команда: | Статистика Кривые ROCСравнение кривых ROC |
|---|
Используйте команду Сравнение кривых ROC, чтобы проверить статистическую значимость разности между площадями под 2–6 зависимыми кривыми ROC (построенными по одним и тем же случаям) методом DeLong et al. (1988) или Hanley & McNeil, 1983.
Необходимые входные данные
В диалоговом окне нужно ввести:
Данные
- Переменные: выберите интересующие переменные (не менее 2 и не более 6).
- Классификационная переменная: выберите дихотомическую переменную, указывающую диагноз (0 = отрицательный, 1 = положительный).Если ваши данные закодированы иначе, их можно перекодировать с помощью команды Определить статус.
- Фильтр: (необязательно) фильтр, позволяющий включить только выбранную подгруппу случаев (например, AGE>21, SEX="Male").
Методика:
- Делонг и др.: использовать метод DeLong et al. (1988) для вычисления стандартной ошибки площади под кривой (AUC) и разности двух AUC (рекомендуется).
- Хенли и Макнейл: использовать методы Hanley & McNeil (1982, 1983) для вычисления стандартной ошибки площади под кривой (AUC) и разности двух AUC.
- Точный биномиальный доверительный интервал для AUC: вычислять точные биномиальные доверительные интервалы для площадей под кривыми (AUC) (рекомендуется). Если этот параметр не выбран, доверительные интервалы для AUC вычисляются как AUC ± 1,96 SE (стандартная ошибка). Этот параметр не относится к разности двух AUC).
Диаграмма
- Выберите Показать окно кривых ROC, чтобы получить кривые ROC в отдельном окне диаграммы.
Параметр:
- отметить точки, соответствующие значениям критерия.
Заполнив диалоговое окно, нажмите ОК, чтобы продолжить.
Результаты
В окне результатов приводятся данные для различных кривых ROC, а затем результаты попарного сравнения всех кривых ROC: разность площадей, стандартная ошибка, 95% доверительный интервал для разности и значение P. Если P меньше общепринятого уровня 5% (P < 0,05), делается вывод, что сравниваемые площади значимо различаются.
Переменная 1 | TEST1 |
|---|---|
Переменная 2 | TEST2 |
Переменная 3 | TEST3 |
Классификационная переменная | DIAGNOSIS |
| Объем выборки | 100 |
|---|---|
Положительная группа a | 55 (55.00%) |
Отрицательная группа b | 45 (45.00%) |
a DIAGNOSIS = 1
b DIAGNOSIS = 0
Переменная | AUC | SE a | 95% ДИ b |
|---|---|---|---|
TEST1 | 0.947 | 0.0241 | от 0.883 до 0.982 |
TEST2 | 0.679 | 0.0537 | от 0.578 до 0.769 |
TEST3 | 0.915 | 0.0275 | от 0.843 до 0.962 |
a Делонг и др. 1988
b Биномиальный точный
Парное сравнение кривых ROC
TEST1 ~ TEST2 | |
|---|---|
Разность площадей | 0.268 |
Стандартная ошибка a | 0.0577 |
Доверительный интервал 95% | от 0.155 до 0.381 |
z-статистика | 4.642 |
Уровень значимости | P < 0.0001 |
TEST1 ~ TEST3 | |
Разность площадей | 0.0313 |
Стандартная ошибка a | 0.0218 |
Доверительный интервал 95% | от -0.0113 до 0.0740 |
z-статистика | 1.439 |
Уровень значимости | P = 0.1501 |
TEST2 ~ TEST3 | |
Разность площадей | 0.237 |
Стандартная ошибка a | 0.0430 |
Доверительный интервал 95% | от 0.152 до 0.321 |
z-статистика | 5.497 |
Уровень значимости | P < 0.0001 |
a Делонг и др. 1988
  |
Показ кривых ROC
Если в диалоговом окне выбран параметр Показать окно кривых ROC, программа также откроет окно диаграммы с различными кривыми ROC.
Литература
- DeLong ER, DeLong DM, Clarke-Pearson DL (1988): Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a non-parametric approach. Biometrics 44:837-845.
- Hanley JA, Hajian-Tilaki KO (1997) Sampling variability of non-parametric estimates of the areas under receiver operating characteristic curves: an update. Academic Radiology 4:49-58.
- 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.