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ROC曲线(受试者工作特征曲线)分析详解

更新:2011年05月09日 阅读次数: 【字体:

一、ROC曲线的概念

受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈),以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。

传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点,必须将试验结果分为两类,再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同,无须此限制,而是根据实际情况,允许有中间状态,可以把试验结果划分为多个有序分类,如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此,ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。

二、ROC曲线的主要作用

1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。

2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值,其假阳性和假阴性的总数最少。

3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时,可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中,以直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较,哪一种试验的 AUC最大,则哪一种试验的诊断价值最佳。

三、ROC曲线分析的主要步骤

1.ROC曲线绘制。依据专业知识,对疾病组和参照组测定结果进行分析,确定测定值的上下限、组距以及截断点(cut-off point),按选择的组距间隔列出累积频数分布表,分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率(1-特异性)。以敏感性为纵坐标代表真阳性率,(1-特异性)为横坐标代表假阳性率,作图绘成ROC曲线。

2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC>0.5的情况下,AUC越接近于1,说明诊断效果越好。AUC在 0.5~0.7时有较低准确性,AUC在0.7~0.9时有一定准确性,AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC=0.5时,说明诊断方法完全不起作用,无诊断价值。AUC<0.5不符合真实情况,在实际中极少出现。

3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时,根据不同的试验设计可采用以下两种方法:①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时,采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时,采用配对比较法。

四、ROC曲线的优点

该方法简单、直观,通过图示可观察分析方法的临床准确性,并可用肉眼作出判断。ROC曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起,可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系,是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值,允许中间状态存在,利于使用者结合专业知识,权衡漏诊与误诊的影响,选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较,ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大,利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性。

五、SPSS软件实现ROC分析

SPSS 9.0以上版本可进行ROC分析,操作步骤如下:

1.定义列变量,并输入数据

(1)诊断分类值或检测结果(test):多个诊断试验则定义test1,test2,...

(2)金标准类别(group):1=病例组,0=对照组

(3)分类频数(freq),需要进一步执行第二步

2.说明频数变量 路径:Data\Weight Case..., 选项:Weight case by, 填表:Freqency Variable (freq)

3.ROC分析:路径:Grahps\Roc Curve... 填表:Test Variable(test), State Variable (group), Value of state variable,选项包括:

(display) ROC Curve,with diagonal reference line (机会线), standard error and confidence interval (面积的标准误,及其可信区间), Coordinate points of the ROC curve (ROC曲线的坐标点), options:test direction (如果检测值小划归为阳性,则需要选), cofidence level (%):需要除95%以外的可信度,可在此定义。

如果是连续型测量资料,则不需要第1步的(3)及第2步。

关键词:ROC曲线 假阳性
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