样本量计算：ROC 曲线下面积
| 命令: | 样本量 ROC 曲线下面积 |
|---|
计算将 ROC 曲线下面积与零假设值进行比较所需的样本量。样本量计算考虑所需的显著性水平和检验效能（请参阅样本量计算：简介）。
所需输入
- 第一类错误 - α：犯第一类错误的概率（
α 水平，双侧），即零假设实际为真却被拒绝的概率。 - 第二类错误 - β：犯第二类错误的概率（
β 水平），即零假设实际为假却被接受的概率。 - ROC 曲线下面积：假设的 ROC 曲线下面积（预计在研究中观测到的 AUC）。
- 零假设值：零假设 AUC。
- 阴性/阳性组样本量比率：输入阴性个案与阳性个案的目标比率。如果两组个案数相等，请输入 1；如果阴性组个案是阳性组的两倍，请输入 2。
示例
要证明某项检验的 AUC 0.725 与零假设值 0.5（表示没有判别能力）有显著差异，请在 ROC 曲线下面积中输入 0.725，在零假设值中输入 0.5。 计划纳入的阴性个案是阳性个案的两倍，因此在阴性/阳性组样本量比率中输入 2。
选择 0.05 作为
单击计算后，程序显示所需样本量。
在本例中，阳性组需要 19 个个案，阴性组需要 38 个个案，共计 57 个个案。
表中显示在第一类错误和第二类错误的不同水平下的所需样本量。
参考文献
- Hanley JA, McNeil BJ (1982) The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology, 143:29-36.
