Ölçüt değerlerine karşı çiz
| Komut: | İstatistik ROC eğrileriÖlçüt değerlerine karşı çiz |
|---|
Bu grafikte (ROC eğrisi analizinin bir parçası) aşağıdaki istatistikleri ölçüt değerlerine karşı çizebilirsiniz:
- Duyarlılık ve özgüllük, isteğe bağlı olarak %95 güven aralıklarıyla birlikte
- Youden indeksi
ROC eğrisi üzerindeki tek bir nokta için Youden indeksi şöyle tanımlanır
$$ \text{duyarlılık} + \text{özgüllük} - 1 $$
- Pozitif öngörü değeri
Test pozitif olduğunda hastalığın mevcut olma olasılığı.
$$ PPV = \frac {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} } {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} + (1-\text{özgüllük})\times (1-\text{prevalans}) } $$
- Negatif öngörü değeri
Test negatif olduğunda hastalığın mevcut olmama olasılığı.
$$ NPV = \frac {\text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) }{ (1-\text{duyarlılık}) \times \text{prevalans} + \text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) } $$
- Etkinlik
Etkinlik şöyle tanımlanır (Greiner ve ark., 2000):
$$ \text{Etkinlik} = P \times Se + \left ( 1-P \right ) \times Sp $$burada P = prevalans, Se = duyarlılık, Sp = özgüllük
- Maliyet
Maliyet, tanısal testin belirli bir karar düzeyinde uygulanmasından kaynaklanan ortalama maliyettir.
Prevalansı ve doğru ve yanlış pozitif ile doğru ve yanlış negatif kararların maliyetini dikkate alır.
$$\begin{align} \text{Maliyet} = & \,\quad FNc \times \left(1-Se\right) \times P \\ & + FPc \times \left(1-Sp\right) \times \left(1-P\right) \\ & + TPc \times Se \times P \\ & + TNc \times Sp \times \left(1-P\right) \end{align}$$burada P = prevalans, Se = duyarlılık, Sp = özgüllük, FNc yanlış negatif kararın maliyeti, FPc yanlış pozitif kararın maliyeti, TPc doğru pozitif kararın maliyeti ve TNc doğru negatif kararın maliyetidir. Yanlış sınıflandırma maliyet terimi (Misclassification-Cost Term, MCT; Greiner ve ark., 2000) yalnızca prevalansı ve yanlış pozitif ile yanlış negatif kararların maliyetini dikkate alır:$$ MCT = \frac {FN_c} {FP_c} \times P \times \left ( 1-Se \right ) + \left ( 1-P \right ) \times \left ( 1-Sp \right ) $$Maliyetler parasal veya sağlıkla ilgili maliyetler olabilir, ancak 4 maliyet faktörünün tümü ortak bir ölçekte ifade edilmelidir. En düşük maliyet veya MCT değeri, en uygun seçim ölçütünün bir göstergesi olarak kullanılabilir.
$$ PPV = \frac {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} } {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} + (1-\text{özgüllük})\times (1-\text{prevalans}) } $$
$$ NPV = \frac {\text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) }{ (1-\text{duyarlılık}) \times \text{prevalans} + \text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) } $$
$$ \text{Etkinlik} = P \times Se + \left ( 1-P \right ) \times Sp $$
$$\begin{align}
\text{Maliyet} = & \,\quad FNc \times \left(1-Se\right) \times P \\
& + FPc \times \left(1-Sp\right) \times \left(1-P\right) \\
& + TPc \times Se \times P \\
& + TNc \times Sp \times \left(1-P\right)
\end{align}$$
$$ MCT = \frac {FN_c} {FP_c} \times P \times \left ( 1-Se \right ) + \left ( 1-P \right ) \times \left ( 1-Sp \right ) $$
Gerekli girdi
- Değişken: ilgilendiğiniz değişkeni seçin.
- 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").
- Seçenekler:Aşağıdaki 2 grafikten birini seçebilirsiniz: duyarlılık/özgüllük veya yanlış sınıflandırma maliyet terimi
- Duyarlılık ve özgüllük
%95 güven aralıkları için seçenekler:
- hata çubukları: duyarlılık ve özgüllüğün %95 güven aralığı hata çubukları olarak gösterilir
- bağlı çizgiler: duyarlılık ve özgüllüğün %95 güven aralığı bağlı çizgiler olarak gösterilir (çok sayıda ölçüt değeri olduğunda önerilir)
- GA'yı gösterme: duyarlılık ve özgüllüğün %95 güven aralığı grafikte gösterilmez
- Youden indeksi
- Pozitif öngörü değeri
- Negatif öngörü değeri
- Etkinlik
- Maliyet
Yanlış sınıflandırma maliyet terimi (MCT) seçeneği: yukarıya bakın.
Şunları girmeniz gerekir:
- FNc: yanlış negatif kararın maliyeti
- FPc: yanlış pozitif kararın maliyeti
- TPc: doğru pozitif kararın maliyeti - yanlış sınıflandırma maliyet teriminin (MCT) hesaplanması için gerekli değildir.
- TNc: doğru negatif kararın maliyeti - yanlış sınıflandırma maliyet teriminin (MCT) hesaplanması için gerekli değildir.
- Pozitif ve negatif öngörü değerinin, etkinliğin ve maliyetin hesaplanması için hastalık prevalansı bilgisi gerekir. Program, farklı prevalans değerleri için eğrileri tek bir grafikte oluşturabilir.
- Pozitif ve negatif gruplardaki vaka sayısı popülasyondaki gerçek prevalansı yansıtıyorsa Gözlenen prevalans seçeneğini seçin (bu değer grafik göstergesinde bir yıldızla işaretlenir),
- veya yüzde olarak ifade edilen (0..100) en fazla 4 farklı prevalans değeri girin.
- Veriler logaritmik dönüşüm gerektiriyorsa (örneğin veriler pozitif çarpıklık gösterdiğinde) Logaritmik dönüşüm seçeneğini seçin.
- Duyarlılık ve özgüllük
%95 güven aralıkları için seçenekler:
Grafik
Grafikte seçilen istatistik ölçüt değerlerine karşı çizilir.
Duyarlılık ve özgüllük ile pozitif ve negatif öngörü değeri yüzde olarak gösterilir.
Youden indeksinin ve etkinliğin en büyük değerleri ile maliyetin en küçük değerleri grafik bilgi penceresinde verilir. Bilgi penceresini açmak için grafiğe sağ tıklayın ve ardından açılır menüde Bilgi seçeneğine tıklayın.
Duyarlılık ve özgüllüğün ölçüt değerlerine karşı grafiği:
Farklı prevalans değerleri için maliyetin ölçüt değerlerine karşı grafiği:
Kaynakça
- Krouwer JS (1987) Cumulative distribution analysis graphs - An alternative to ROC curves. Clinical Chemistry 33:2305-2306.
