文档介绍：ROC曲线
20150519郑佩杰
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涵义及起源
1
医学常用诊断指标
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ROC空间
3
ROC曲线绘制
4
ROC曲线下面积
5
实例应用
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目录
CONTENTS
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涵义和起源
ROC曲线(receiver operating characteristic curve)
受试者工作特征曲线。美国生物统计百科全书中关于ROC的定义是:对于可能或将会存在混淆的2种条件或自然状态,需要试验者、专业诊断学工作者以及预测工作者作出精细判别,或者准确决策的一种定量方法。常用来决定最佳诊断点。初译为“接收者工作特征曲线”,二战时期用于表示信号检测特性时创造的术语。
雷达兵的判断
实际目标
敌机
飞鸟
敌机
击中
虚报
飞鸟
漏报
正确排除
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涵义和起源
ROC曲线研究历史
1950’s 雷达信号观测能力评价
1960’s中期实验心理学、心理物理学
1970’s末与1980’s 诊断医学
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医学中的应用
ROC曲线评价诊断试验的重要性
诊断试验:泛指血液生化、影像学、免疫学、细胞学、病理学、统计模型等检查。
重要性: 1. 循证医学的重要组成部分
2. 诊断试验评价方法可用于:
临床试验评价
临床检验评价
流行病学筛查试验评价
实验室检验评价
统计学模型评价……
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诊断试验的评价指标
诊断试验的评价指标
常用指标有正确百分率、灵敏度、特异度、Youden指数、阳性似然比、阴性似然比、阳性预报值、阴性预报值。
金标准:对于目前没有诊断金标准的疾病,需要采用传统上认为最为准确的方法作为对照,甚至需要采用不能常规使用的一些能够准确诊断出疾病的方法来进行对比。
诊断结果(T)
金标准(D)
合计
病例(D+)
对照(D-)
阳性(T+)
TP(真阳性)
FP(假阳性)
TP+FP
阴性(T-)
FN(假阴性)
TN(真阴性)
FN+TN
合计
TP+FN
FP+TN
N
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ROC空间
Y轴,真阳性率,在所有实际为阳性的样本中,被正确地判断为阳性之比率。又称灵敏度(sensitivity),反映诊断试验检出病例的能力。
TPR=TP/(TP+FN)
X轴,假阳性率,在所有实际为阴性的样本中,被错误地判断为阳性之比率。即1-特异度(specificity),(特异度又称为真阴性率,反映了诊断试验排除非病例的能力)。
FPR = FP / N = FP / (FP + TN)
=1 – SPC
SPC = TN / N = TN / (FP + TN)
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ROC空间
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ROC曲线绘制
将同一模型每个阈值的(FPR, TPR) 座标都画在ROC空间里,就成为特定模型的ROC曲线。
如何绘制:
①计算ROC曲线工作点(Coordinate point或Operating point)(FPR, TPR)
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。
②连接相邻两点
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ROC曲线绘制
连续型数据的ROC曲线工作点(TPR,FPR)计算
假想的连续型数据
将这9个数据从大到小排列,以前8个数,分别作为诊断界值,大于等于诊断界值者判为阳性,小于该值者判为阴性。这样,可整理成8个四格表
金标准
检测结果
病例组
对照组
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