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诊断试验的评价与ROC分析
金标准的选择
最为可靠的诊断标准！
二、诊断征”】
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初 诊断医学
ROC的涵义与起源
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……
ROC曲线评价诊断试验的重要性
灵敏度,特异度,假阴性率,假阳性率
Test variable
医学诊断试验多数不能将病例和对照完全分开，而只有将二者100%的分开时，才能够获得100%正确的诊断。
不同诊断界值时 灵敏度与特异度间的平衡(trade off)
0
20
40
60
80
100
50
60
70
80
90
100
特异度
灵敏度
百分率（％）
Test variable
完美与无用的ROC曲线
真阳性率
即
灵敏度
假阳性率 即 1－特异度
机率线(chance line) (diagonal reference line)
诊断准确度较低（
<
）
FPR
T
P
R
A
＝
A
＝
诊断准确度较高
（>
）
FPR
T
P
R
A
＝
ROC曲线下面积（Area）与诊断准确度高低
高 - = excellent (A)
中 - = good (B) - = fair (C)
低 - = poor (D) - = fail (F)
似然比（LR）在ROC曲线空间的涵义
白细胞计数诊断白血病
LR＝
LR＝
LR＝
LR＝
基本概念小结
ROC曲线反映了灵敏度与特异度间的平衡 (增加灵敏度将降低特异度；增加特异度将降低灵敏度)。
在ROC曲线空间，如果曲线沿着左边线，然后沿着上边线越紧密，则试验准确度越高。
在ROC曲线空间，如果曲线沿着机会线（45度对角线）越紧密，则试验准确度越低。
在诊断界值（cutpoint）处的正切线的斜率就是该试验值对应的阳性似然比（likelihood ratio，LR)。在ROC曲线空间的左下角LR+最大，随着曲线从左下往右上方移动，LR+逐渐减小。
ROC曲线下面积是重要的试验准确度指标。
主要任务：
计算ROC曲线工作点（Coordinate point或Operating point）（FPR, TPR）
连接相邻两点
一、ROC曲线工作点的计算与曲线绘制
连续型数据的 ROC曲线工作点（TPR，FPR）计算
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
表13－3 假想的连续型数据
有序分类数据的 ROC曲线工作点（TPR，FPR）计算
将诊断分类数据按大到小排序，以前4个分类作为诊断界值，大于等于诊断界值者为阳性，小于该值者为阴性。这样，可整理出4个四格表，每个四格表对应的ROC曲线的工作点见下表。
2
二、ROC曲线下面积的计算
ROC曲线下面积 (Ar