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文档简介

诊断试验的ROC曲线一、ROC曲线的概念在诊断试验中，对诊断指标每一个可能的诊断界值，都能得到一个四格表： 诊断试验金标准诊断病人非病人合计合计计算出这些四格表的灵敏度和特异度，以假阳性率为横轴，以真阳性率为纵轴，在算术坐标纸上作图，所得到的线图称为ROC曲线(Receiver Operator Characteristic)。例如：为了研究肌酸激酶（CK）诊断心肌梗塞的作用，对金标准诊断为心肌梗塞的230例病人和130名正常人分别测定了每个人的CK值，有如下频数表：CK值病人组正常人组合计12889040132639801181513328097198合计230130将这4种诊断方法的结果列成下表：诊断界值1101400.99130.67690.3231800.93480.87690.12312800.41270.99230.0077对上表的数据，以假阳性率为横轴，以真阳性率为纵轴，在算术坐标纸上描点，将点连成曲线，就得到了ROC曲线：二、ROC曲线的用途1评价指标的诊断能力；2确定最佳诊断界值；3比较两个诊断指标的诊断能力。三、ROC曲线评价指标的诊断能力ROC曲线下的面积计算（1）参数法如果诊断试验的指标在病人和非病人总体中均服从正态分布，可用参数法估计ROC曲线下的面积。设诊断指标在非病人总体中服从，在病人总体中服从。如果，如果，ROC曲线下的面积为：是标准正态分布曲线下（-，）范围中的面积，可通过医学统计学中的附表1查到。（2）非参数法如果在病人或非病人总体中，诊断指标的观测值不服从正态分布，可以用非参数法计算ROC曲线下的面积。以表示病人组人数，表示非病人组人数，ROC曲线下的面积为：3假设检验由样本数据计算出的ROC曲线下的面积通常含有抽样误差，因此，既使在总体中，所研究的指标并无诊断能力（），也可能得到样本的。所以，对样本数据计算出的ROC曲线下的面积还需进行假设检验，判断其与0.5的差别是否有统计学意义。：总体的：总体的（单侧检验）统计量：如果统计量，拒绝，认为总体中该指标有诊断能力；如果统计量，不拒绝，认为总体中该指标无诊断能力。经过假设检验，认为总体中指标有诊断能力之后，才能根据的大小，推断指标诊断能力的高低。参考文献：Xiao-Hua Zhou, Nancy A. Obuchowski, Donna K
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