ROC 曲线下部分面积的比较
| 命令: | 统计 ROC 曲线ROC 曲线下部分面积比较 |
|---|
简介
比较两条 ROC 曲线时，两条 ROC 曲线下面积（AUC）可能相同，但在特定的特异度范围内，一条曲线的灵敏度可能高于另一条。在本例中，总体 AUC 相同的两条 ROC 曲线相互交叉。然而在具有临床意义的范围内（特异度大于 80%），检验 A 的灵敏度明显高于检验 B（改编自 Obuchowski, 2006）。
在 MedCalc 中，可以比较两条 ROC 曲线在该特定区间内的部分面积。两个部分面积的数据可能来自相同的受试者（标本、患者等），此时为配对数据；也可能来自不同的受试者，此时为独立数据和两个独立的部分面积。
关于 ROC 曲线下部分面积的计算和解释，详见 ROC 曲线下部分面积。
所需输入
- 变量：选择两个感兴趣的变量。
- 分类变量：选择表示诊断的二分类变量（0=阴性，1=阳性）。
如果数据编码不同，可以使用定义状态工具对数据重新编码。
正确识别阳性个案非常重要。
- 筛选条件：（可选）用于只包含所选个案亚组的筛选条件（例如 AGE>21、SEX="Male"）。
- 选项：
- 数据来自相同的受试者（配对数据）：如果两个变量包含来自相同受试者的数据，请选择此选项。如果两组数据来自不同的受试者，不是配对设计，请取消选择此选项。由于配对样本模型和独立样本模型的检验效能不同，这一区分非常重要。
- 灵敏度区间或特异度区间：选择计算所定义的灵敏度区间还是特异度区间内的 ROC 曲线下部分面积。
- 从和至：感兴趣区间的下限和上限。常用的值为 80%、90% 或 95% 至 100%。
- Bootstrap 置信区间：选择此选项，使用 Bootstrap 法计算 ROC 曲线下部分面积及其差值的置信区间（Efron, 1987; Efron & Tibshirani, 1993）。
- 高级：单击此按钮指定 Bootstrap 参数：迭代次数和随机数种子。
- 要在单独的窗口中显示图表，请选择显示 ROC 曲线窗口。
结果 - 配对样本
对于配对设计，显示以下报告：
变量 1 | TEST1 |
|---|---|
变量 2 | TEST2 |
分类变量 | DIAGNOSIS |
| 样本量 | 100 |
|---|---|
阳性组 a | 55 (55.00%) |
阴性组 b | 45 (45.00%) |
a DIAGNOSIS = 1
b DIAGNOSIS = 0
ROC 曲线下部分面积
特异度区间 | 80至100 |
|---|
变量 | TEST1 | TEST2 |
|---|---|---|
曲线下面积 | 0.947 | 0.679 |
部分面积 (pAUC) | 0.159 | 0.0525 |
95% Bootstrap 置信区间 a | 0.0919至0.183 | 0.0202至0.0838 |
标准化部分面积 (pAUCs) | 0.886 | 0.590 |
95% Bootstrap 置信区间 a | 0.700至0.954 | 0.501至0.677 |
a BCa Bootstrap 置信区间（5000迭代； 随机数种子： 928）。
配对 ROC 曲线下部分面积比较
面积之间的差异 | 0.1063 |
|---|---|
95% Bootstrap 置信区间 a | 0.07818至0.1352 |
a BCa Bootstrap 置信区间（5000迭代； 随机数种子： 928）。
  |
首先，MedCalc 显示分析的参数。
然后针对两个变量报告以下内容：
- 曲线下面积：整条 ROC 曲线的曲线下面积。
- 部分面积（pAUC）：指定特异度（或灵敏度）区间内的 ROC 曲线下面积。
- 如果选择了相应选项，还报告 pAUC 的 95% Bootstrap 置信区间。
- McClish (1989) 定义的标准化部分面积（pAUCs）。请参阅 ROC 曲线下部分面积。
- 如果选择了相应选项，还报告 pAUCs 的 95% Bootstrap 置信区间。如果该置信区间不包含 0.5，则可以认为 pAUCs 与随机模型有显著差异。
结果 - 独立样本
独立样本的报告略有不同，但基本包含相同的统计量。
变量 1 | TEST1 |
|---|---|
变量 2 | TEST2 |
分类变量 | DIAGNOSIS |
ROC 曲线下部分面积
特异度区间 | 80至100 |
|---|
变量 | TEST1 | TEST2 |
|---|---|---|
总样本量 | 100 | 100 |
阳性组 a | 55 (55.00%) | 55 (55.00%) |
阴性组 b | 45 (45.00%) | 45 (45.00%) |
曲线下面积 | 0.947 | 0.679 |
部分面积 (pAUC) | 0.159 | 0.0525 |
95% Bootstrap 置信区间 c | 0.0919至0.183 | 0.0202至0.0838 |
标准化部分面积 (pAUCs) | 0.886 | 0.590 |
95% Bootstrap 置信区间 c | 0.700至0.954 | 0.501至0.677 |
a DIAGNOSIS = 1
b DIAGNOSIS = 0
c BCa Bootstrap 置信区间（5000迭代； 随机数种子： 928）。
ROC 曲线下独立部分面积比较
面积之间的差异 | 0.1063 |
|---|---|
95% Bootstrap 置信区间 a | 0.04712至0.1486 |
a BCa Bootstrap 置信区间（5000迭代； 随机数种子： 928）。
| |
两个部分面积的比较
MedCalc 报告两个部分面积之差及该差值的 95% Bootstrap 置信区间。如果置信区间不包含 0，则可以认为两个部分面积有显著差异（P<0.05）。
图表
ROC 曲线和部分面积显示在单独的窗口中。
参考文献
- Efron B (1987) Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association 82:171-185.
- Efron B, Tibshirani RJ (1993) An introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC.
- McClish DK (1989) Analyzing a Portion of the ROC Curve. Medical Decision Making 9:190-195.
- Obuchowski NA (2006) Receiver Operating Characteristic Curves and their use in radiology. Radiology 229:3-8.
- Zhou XH, Obuchowski NA, McClish DK (2002) Statistical methods in diagnostic medicine. Wiley-Interscience.