ROC eğrisi altındaki kısmi alan

Komut:

İstatistik

ROC eğrileri

Giriş

ROC eğrisi altındaki kısmi alan, ROC eğrisinin önceden belirlenmiş bir ilgi aralığındaki kısmını özetler. Bu aralık bir özgüllük veya duyarlılık aralığı olabilir.

Önceden belirlenmiş bir özgüllük aralığı için ROC eğrisi altındaki kısmi alan

Önceden belirlenmiş bir özgüllük aralığı için kısmi alan pAUC, ABCD alanıyla verilir. Rastgele modele karşılık gelen kısmi alan ABgh alanıdır. Mükemmel modele karşılık gelen kısmi alan ABef alanıdır.

Rastgele model alanı ABgh en küçük pAUC ($pAUC_{min}$), mükemmel model alanı ABef ise en büyük pAUC'dir ($pAUC_{max}$).

Kısmi alan pAUC, önceden belirlenmiş özgüllük aralığındaki ortalama duyarlılık olarak yorumlanabilir (Zhou ve ark., 2002).

Önceden belirlenmiş bir duyarlılık aralığı için ROC eğrisi altındaki kısmi alan

Önceden belirlenmiş bir duyarlılık aralığı için ROC eğrisi altındaki kısmi alanı hesaplamak üzere MedCalc sağ kenarı (özgüllük = %0, yani yanlış pozitif oranı FPR = 1) temel çizgi olarak alır. Bu şekilde hesaplanan pAUC bazen yatay kısmi eğri altındaki alan pAUC_x olarak adlandırılır (Walter, 2005).

Böylece, özgüllük aralığı için pAUC tanımına benzer şekilde, önceden belirlenmiş bir duyarlılık aralığı için kısmi alan pAUC, ABCD alanıyla verilir. Rastgele modele karşılık gelen kısmi alan ABgh alanıdır. Mükemmel modele karşılık gelen kısmi alan ABef alanıdır.

Burada da rastgele model alanı ABgh en küçük pAUC ($pAUC_{min}$), mükemmel model alanı ABef ise en büyük pAUC'dir ($pAUC_{max}$).

Kısmi alan pAUC, önceden belirlenmiş duyarlılık aralığındaki ortalama özgüllük olarak yorumlanabilir (Zhou ve ark., 2002).

Metodoloji

MedCalc, pAUC'yi yamuk kuralı kullanılarak parametrik olmayan şekilde hesaplar.

Güven aralıkları bootstrap yöntemiyle hesaplanır (Efron, 1987; Efron & Tibshirani, 1993).

Standartlaştırılmış pAUC

Standartlaştırılmış pAUC (pAUCs) şöyle tanımlanır (McClish, 1989):

$$ pAUCs = \frac {1} {2} \left( 1 + \frac {pAUC - pAUC_{min}} { pAUC_{max} - pAUC_{min} } \right) $$

Standartlaştırılmış pAUC (pAUCs) en büyük 1, en küçük 0,5 değerini alır. Böylece kısmi alan, ROC eğrisi altındaki toplam alanla aynı ölçekte ele alınabilir.

Gerekli girdi

ROC eğrisi altındaki kısmi alan

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.
Pozitif vakaları doğru belirtmek önemlidir.
Filtre: (isteğe bağlı) yalnızca seçilen bir vaka alt grubunu dahil etmek için bir filtre (örneğin AGE>21, SEX="Male").
Seçenekler:
- Duyarlılık veya özgüllük aralığı: belirli bir duyarlılık aralığı için mi yoksa özgüllük aralığı için mi ROC eğrisi altındaki kısmi alanı elde etmek istediğinizi seçin.
- Başlangıç ve Bitiş: ilgilendiğiniz aralığın alt ve üst değeri. Tipik değerler %80, %90 veya %95'ten %100'e kadardır.
- Bootstrap güven aralıkları: ROC eğrisi altındaki kısmi alan için bootstrap yöntemiyle bir güven aralığı hesaplamak üzere bu seçeneği seçin (Efron, 1987; Efron & Tibshirani, 1993).
- Gelişmiş: bootstrap parametrelerini, yani yineleme sayısını ve rastgele sayı tohumunu belirlemek için bu düğmeye tıklayın.
- Grafiği ayrı bir pencerede elde etmek için ROC eğrisi penceresini göster seçeneğini seçin.

Sonuçlar - özgüllük aralığı

Aşağıdaki rapor gösterilir.

ROC eğrisi altındaki kısmi alan

Değişken	TEST1
Sınıflandırma değişkeni	DIAGNOSIS

Örneklem büyüklüğü	100
Pozitif grup ^a	55 (55.00%)
Negatif grup ^b	45 (45.00%)

^a DIAGNOSIS = 1
^b DIAGNOSIS = 0