ROC eğrilerinin karşılaştırması
| Komut: | İstatistik ROC eğrileriROC eğrilerinin karşılaştırması |
|---|
2-6 ilişkili ROC eğrisi (aynı vakalardan elde edilen) altındaki alanlar arasındaki farkın istatistiksel anlamlılığını DeLong ve ark. (1988) veya Hanley ve McNeil, 1983 yöntemiyle test etmek için ROC eğrilerinin karşılaştırması yordamını kullanın.
Gerekli girdi
İletişim kutusuna şunlar girilmelidir:
Veriler
- Değişkenler: ilgilendiğiniz değişkenleri seçin (en az 2, en fazla 6).
- Sınıflandırma değişkeni: tanıyı gösteren ikili bir değişken seçin (0=negatif, 1=pozitif).Verileriniz farklı kodlanmışsa Durum tanımla aracını kullanarak yeniden kodlayabilirsiniz.
- Filtre: (isteğe bağlı) yalnızca seçilen bir vaka alt grubunu dahil etmek için bir filtre (örneğin AGE>21, SEX="Male").
Metodoloji:
- DeLong et al.: eğri altındaki alanın (AUC) ve iki AUC arasındaki farkın standart hatasını hesaplamak için DeLong ve ark. (1988) yöntemini kullanın (önerilir).
- Hanley ve McNeil: eğri altındaki alanın (AUC) ve iki AUC arasındaki farkın standart hatasını hesaplamak için Hanley ve McNeil (1982, 1983) yöntemlerini kullanın.
- AUC için binom kesin güven aralığı: eğri altındaki alanlar (AUC) için kesin binom güven aralıklarını hesaplar (önerilir). Bu seçenek işaretli değilse AUC güven aralıkları AUC ± 1,96 SH (standart hata) olarak hesaplanır. Bu seçenek iki AUC arasındaki fark için geçerli değildir.
Grafik
- ROC eğrilerini ayrı bir grafik penceresinde elde etmek için ROC eğrileri penceresini göster seçeneğini seçin.
Seçenek:
- ölçüt değerlerine karşılık gelen noktaları işaretle.
İletişim kutusunu doldurduktan sonra devam etmek için Tamam düğmesine tıklayın.
Sonuçlar
Sonuç penceresi farklı ROC eğrilerinin verilerini ve ardından tüm ROC eğrilerinin ikili karşılaştırmasının sonucunu gösterir: alanlar arasındaki fark, standart hata, fark için %95 güven aralığı ve P değeri. P değeri geleneksel %5'ten küçükse (P<0,05) karşılaştırılan iki alanın anlamlı olarak farklı olduğu sonucuna varılır.
Değişken 1 | TEST1 |
|---|---|
Değişken 2 | TEST2 |
Değişken 3 | TEST3 |
Sınıflandırma değişkeni | DIAGNOSIS |
| Örneklem büyüklüğü | 100 |
|---|---|
Pozitif grup a | 55 (55.00%) |
Negatif grup b | 45 (45.00%) |
a DIAGNOSIS = 1
b DIAGNOSIS = 0
Değişken | AUC | SH a | %95 GA b |
|---|---|---|---|
TEST1 | 0.947 | 0.0241 | 0.883 - 0.982 |
TEST2 | 0.679 | 0.0537 | 0.578 - 0.769 |
TEST3 | 0.915 | 0.0275 | 0.843 - 0.962 |
a DeLong et al., 1988
b Binom kesin
ROC eğrilerinin ikili karşılaştırması
TEST1 ~ TEST2 | |
|---|---|
Alanlar arasındaki fark | 0.268 |
Standart hata a | 0.0577 |
%95 Güven aralığı | 0.155 - 0.381 |
z istatistiği | 4.642 |
Anlamlılık düzeyi | P < 0.0001 |
TEST1 ~ TEST3 | |
Alanlar arasındaki fark | 0.0313 |
Standart hata a | 0.0218 |
%95 Güven aralığı | -0.0113 - 0.0740 |
z istatistiği | 1.439 |
Anlamlılık düzeyi | P = 0.1501 |
TEST2 ~ TEST3 | |
Alanlar arasındaki fark | 0.237 |
Standart hata a | 0.0430 |
%95 Güven aralığı | 0.152 - 0.321 |
z istatistiği | 5.497 |
Anlamlılık düzeyi | P < 0.0001 |
a DeLong et al., 1988
  |
ROC eğrilerini gösterme
İletişim kutusunda ROC eğrileri penceresini göster seçeneği seçildiyse program farklı ROC eğrilerini içeren bir grafik penceresi de açar.
Kaynakça
- 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.