依臨界值繪圖
| 命令: | 統計 ROC 曲線依臨界值繪圖 |
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此圖表（ROC 曲線分析的一部分）可將以下統計量對臨界值作圖：
- 敏感度和特異度，以及可選的 95% 信賴區間
- Youden 指數
ROC 曲線上某一點的 Youden 指數定義為：
$$ \text{敏感度} + \text{特異度} - 1 $$
- 陽性預測值
檢定結果為陽性時患病的機率。
$$ PPV = \frac {\text{敏感度} \times \text{盛行率} } {\text{敏感度} \times \text{盛行率} + (1-\text{特異度})\times (1-\text{盛行率}) } $$
- 陰性預測值
檢定結果為陰性時未患病的機率。
$$ NPV = \frac {\text{特異度} \times (1-\text{盛行率}) }{ (1-\text{敏感度}) \times \text{盛行率} + \text{特異度} \times (1-\text{盛行率}) } $$
- 效率
效率定義如下（Greiner et al., 2000）：
$$ \text{效率} = P \times Se + \left ( 1-P \right ) \times Sp $$其中 P = 盛行率，Se = 敏感度，Sp = 特異度。
- 成本
成本是在特定判定水準上使用診斷檢驗所產生的平均成本。
成本考慮了盛行率以及真陽性、假陽性、真陰性和假陰性判定的成本。
$$\begin{align} \text{成本} = & \,\quad FNc \times \left(1-Se\right) \times P \\ & + FPc \times \left(1-Sp\right) \times \left(1-P\right) \\ & + TPc \times Se \times P \\ & + TNc \times Sp \times \left(1-P\right) \end{align}$$其中 P = 盛行率，Se = 敏感度，Sp = 特異度，FNc 為假陰性判定的成本，FPc 為假陽性判定的成本，TPc 為真陽性判定的成本，TNc 為真陰性判定的成本。 誤分類成本項（Misclassification-Cost Term，MCT；Greiner et al., 2000）只考慮盛行率以及假陽性和假陰性判定的成本。$$ MCT = \frac {FN_c} {FP_c} \times P \times \left ( 1-Se \right ) + \left ( 1-P \right ) \times \left ( 1-Sp \right ) $$成本可以是經濟成本或健康成本，但四個成本因素都必須以共同的尺度表示。 成本或 MCT 的最小值可以作為最佳選擇標準的指標。
$$ PPV = \frac {\text{敏感度} \times \text{盛行率} } {\text{敏感度} \times \text{盛行率} + (1-\text{特異度})\times (1-\text{盛行率}) } $$
$$ NPV = \frac {\text{特異度} \times (1-\text{盛行率}) }{ (1-\text{敏感度}) \times \text{盛行率} + \text{特異度} \times (1-\text{盛行率}) } $$
$$ \text{效率} = P \times Se + \left ( 1-P \right ) \times Sp $$
$$\begin{align}
\text{成本} = & \,\quad FNc \times \left(1-Se\right) \times P \\
& + FPc \times \left(1-Sp\right) \times \left(1-P\right) \\
& + TPc \times Se \times P \\
& + TNc \times Sp \times \left(1-P\right)
\end{align}$$
$$ MCT = \frac {FN_c} {FP_c} \times P \times \left ( 1-Se \right ) + \left ( 1-P \right ) \times \left ( 1-Sp \right ) $$
所需輸入
- 變數：選擇感興趣的變數。
- 類別變數：選擇表示診斷的二類別變數（0=陰性，1=陽性）。 如果資料編碼不同，可以使用定義狀態工具對資料重新編碼。
- 篩選條件：（可選）用於只包含所選個案次群組的篩選條件（例如 AGE>21、SEX="Male"）。
- 選項：可以選擇以下圖表之一：
- 敏感度和特異度
95% 信賴區間選項：
- 誤差線：以誤差線顯示敏感度和特異度的 95% 信賴區間。
- 連線線：以連線線顯示敏感度和特異度的 95% 信賴區間（臨界值較多時推薦）。
- 不顯示 95% CI：不在圖表中顯示敏感度和特異度的 95% 信賴區間。
- Youden 指數
- 陽性預測值
- 陰性預測值
- 效率
- 成本
誤分類成本項（MCT）選項：見上文。
必須輸入以下值：
- FNc：假陰性判定的成本
- FPc：假陽性判定的成本
- TPc：真陽性判定的成本。計算誤分類成本項（MCT）時不需要。
- TNc：真陰性判定的成本。計算誤分類成本項（MCT）時不需要。
- 要計算陽性和陰性預測值、效率以及成本，必須已知盛行率。程式可以在一個圖表中繪製多個盛行率值的曲線：
- 如果陽性組和陰性組的個案數反映了總體的實際盛行率，請選擇觀測盛行率（該值在圖例中用星號標出）。
- 或者，以百分比（0..100）輸入最多 4 個不同的盛行率值。
- 如果資料需要進行對數轉換（例如資料呈正偏態），請選擇對數轉換選項。
- 敏感度和特異度
95% 信賴區間選項：
圖表
圖表將所選統計量對臨界值作圖。
敏感度和特異度、陽性和陰性預測值以百分比顯示。
Youden 指數和效率的最大值以及成本的最小值顯示在圖表的資訊視窗中。要開啟資訊視窗，請按一下滑鼠右鍵圖表，然後按一下快顯功能表中的資訊。
敏感度和特異度對臨界值的圖表：
不同盛行率值下成本對臨界值的圖表：
參考文獻
- Krouwer JS (1987) Cumulative distribution analysis graphs - An alternative to ROC curves. Clinical Chemistry 33:2305-2306.
