SAS软件应用之诊断试验的ROC分析

合集下载

诊断试验评价与ROC分析方法

诊断试验评价与ROC分析方法第一节概述诊断试验包括各种实验室检查诊断、影像诊断和仪器诊断（如X线、超声波、CT扫描、磁共振及纤维内镜等），各种方法的诊断价值如何，必须通过诊断试验确定。

传统诊断试验）、符合率（E）等，这些评价指标为广大的医评价方法有灵敏度（TP）、特异度（1FP学研究工作者所使用，但是为了使用这些指标必须将诊断试验分成“阴性”和“阳性”两种结果，由于这些指标与所选择的诊断标准或阈值有关，评级结果可能出现不一致性情况。

Harris 曾对某文献中的7篇诊断试验的文章进行了分析，发现其中有5篇得到的灵敏度和特异度是明显可以变化的，如果改变分类准则会是另一评价结果，这很容易引导研究人员做出有利于自己的选择。

另一个问题是，从临床决策观点看，无论对何种疾病的诊断，最终应当做出“是”或“非”的回答，但实际中只有很少的情况能够给出明确的诊断，多数情况只能根据检查的结果做出一个不确定的判断，如“正常、大致正常、可疑、非常可疑、异常”，一种新的诊断技术的产生尤为如此。

如果在评价时按照实验样本归为两类或丢弃中间状态的数据，很容易夸大诊断试验的结果。

在实际工作中有相当一些诊断技术由于缺乏准确的评价，在一开始出现时往往过分夸大其作用即与此有关。

ROC分析方法则可以更客观的对诊断试验做出评价。

一、诊断试验的ROC分析方法ROC曲线即受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve），ROC曲线及其分析已统计决策理论为基础，起源于电子信号观测理论、用于雷达信号接受能力的评价，目前已经应用于许多医学、非医学领域，如人类感知和决策研究、工业质量控制、军事监控等。

ROC曲线从二十世纪八十年代起广泛应用于医学诊断试验的评价。

美国生物统计百科全书中关于ROC曲线的定义是：“对于存在或可能存在混淆的两种条件或自然状态，需要受试者、专业诊断学工作者以及预测工作者做出精确判断，或者准确决策的一种定量方法。

【IBM-SPSS课件】诊断试验与ROC分析

▪ 10.2.3 實例詳解
▪
例10.1：有109份CT影像，其中有51份採用
金標準確診為異常，58份確診為正常。某放射醫生
對這些CT影像的異常程度按1、2、3、4、5的順序
進行分類，結果見圖10-10。試回答該放射醫生利
用CT影像診斷疾病的能力。
▪ 1．操作過程
▪ （1）單擊“數據”|“加權個案”，彈出加權個案對話框。選擇加權個案：頻數。
▪ 10.1 常用診斷試驗的評價指標 ▪ 10.2 ROC曲線
▪ 在診斷醫學中，提高區分有病和沒病患者的檢測結果的準確性是非常重要的。當檢測結果是二元時，檢測的準確性由敏感度和特異度來測量。然而對於連續的檢測結果或有序分類的檢測結果，當診斷界值發生變化時，靈敏度和特異度都發生變化，因此單純用某一點上的靈敏度和特異度指標比較和評價幾種診斷系統的診斷效能是不全面的；
▪ 另一方面，在實際應用中，當一種方法的靈敏度高而另一種方法的特異度高時，很難對兩者進行比較，而且傳統的靈敏度和特異度指標比較，未考慮臨界值的影響，因此，只有對不同的診斷界值下的靈敏度—特異度曲線進行全面的比較，才能比較客觀地反映診斷系統的效能。
▪ 10.2.1 ROC分析的基本原理
▪
▪ 如圖10-14所示可知，ROC曲線下麵積為0.893，表示診斷試驗的診斷準確度較好。相應的標準誤為0.032， P=0.000,95%的置信區間為（0.830,0.956）。
▪THE END
ห้องสมุดไป่ตู้
ROC曲線是以診斷資料的（1-特異度）為橫軸
，靈敏度為縱軸所繪製的曲線。曲線下麵積（記為
A）可反映診斷試驗的價值的大小，常常取值範圍
在0.5~1，完全無價值的診斷為0.5，完全理想的診

临床试验评价的ROC分析方法

下的真实面积是试验组观测值大于对照组观测值的概率，ＡＵＣ＝Ｐ（１ｙ）ＡＵＣ值介于０～１间，即ｙ＞ｏ。之以０５中心两侧对称，Ｃ＝０５表示两组疗效相．为ＡＵ．
同，Ｃ＞０５示试验组疗效优于对照组，ＡＵ．表ＡＵＣ＜０５表示试验组疗效不如对照组。了方便应用，以．为可
＾１
ｎ１
” ０
Ａ泌
ｙ，。 ∑ ∑ Ｓ（１）
１１
（）１
ｆ，１
１＞。
ｓ，ｏ（１）＝＿．，《５０
ｙ＝ｙｌ０【０， Nhomakorabeaｙ＜０ ’ ｌｙ
ＲＯＣ分析的多变量调整方法
多中心临床试验通常需要考虑中心效应和病情对试验结果产生的影响，此可以采用多变量ＲＣ回归对Ｏ
个需要调整的协变量，相应的ＲＣ模型为：Ｏ
ｌ一 ———————————————— ｆ一———————————————— 一 ———————— ——————一
１）［＋Ｇ＝１＋ｒ＋Ｘ（＝１）＋ｅ）４一（（）＇，ＧＸ）］
维普资讯
中国卫生统计２０年８０７月第２卷第４
临床试验评价的ＲＣ分析方法＊Ｏ
哈尔滨医科大学卫生统计学教研室（５ｏ６赵发林侯艳李康△ １ｏ８）
【提要】目的探讨新药临床试验效果的评价问题，给出一种新的统计分析方法。方法基于ＲＣ分析给出多Ｏ

绘制ROC曲线、找截断值，教你两种软件操作方法！

绘制ROC曲线、找截断值，教你两种软件操作⽅法！⽤SPSS和Medcalc来绘制ROC曲线，并找到截断值。

今天我们来讲⼀下如何⽤假设某实验室⼈员选⽤⼀种新⽅法对同⼀批患者进⾏了诊断，患者的真实状态已知。

actual代表真实患病状态，即以⾦标准（如病理诊断）判断是否患病的结果，其中1代表患病，0代表不患病；assay1代表⼀种新检验⽅法测量的结果。

⼀、⽤SPSS进⾏ROC曲线的绘制1. 选择Analyze→ROC Curve…主对话框设置：将已知的疾病情况actual送⼊State Variable框中，assay1送⼊Test Variable2. 主对话框设置中，并在Value of State Variable框中填1（即代表患病状态），在Display中选择所有，其中Coordinate points of the ROC Curve会给出曲线上的坐标点→OK。

3. 结果(1) ROC曲线(2) ROC曲线下⾯积：从Area Under the Curve的结果可知，assay1的ROC曲线下⾯积为0.856（95%置信区间：0.825-0.886，P<0.001）。

(3) ROC曲线上的坐标点：如下图所⽰，我们可以根据Coordinates of the Curve的结果可以得到⼀系列灵敏度和1-特异度的值。

要想获得截断值，就是最接近左上⾓（0,1.0）的点所对应的坐标点，我们可以将这两列值复制到Excel表中，根据正确指数最⼤选出最佳临界点。

正确指数⼜称约登指数（Youden’s index），表⽰检验⽅法发现真正病⼈与⾮病⼈的总能⼒，是灵敏度与特异度之和减去1，即约登指数=灵敏度+特异度-1，在Excel中，⽤灵敏度-（1-特异度）得到的就是约登指数，对相减的结果进⾏排序，可以得到正确指数的最⼤值，即最佳临界点。

操作：操作：将数据复制到excel中，计算灵敏度-（1-特异度），选中D列，进⾏降序排列，得到约登指数的最⼤值约为0.5631，对应的灵敏度≈90.2%，特异度≈（1-0.338）=66.2%。

第21章诊断试验的ROC分析

第21章诊断试验的ROC分析ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是用来评价诊断试验的有效性和准确性的一种图形化工具。

在医学领域，ROC分析常用于评估医学诊断试验的鉴别能力，并选择适当的切点来确定诊断的敏感性和特异性。

下面将详细介绍ROC分析的原理和应用。

首先，ROC曲线是由反映不同切点下的诊断准确性的敏感性（True Positive Rate）和特异性（False Positive Rate）组成的。

敏感性表示实际为阳性结果的患者中被正确诊断为阳性的比例，而特异性则表示实际为阴性结果的患者中被正确诊断为阴性的比例。

ROC曲线的横轴是1-特异性，纵轴是敏感性，曲线越靠近左上角，表示诊断试验的准确性越高。

ROC曲线可以通过画出不同切点下的敏感性和特异性组成。

对于一些切点，可以计算其敏感性和1-特异性，将计算结果作为坐标值绘制在ROC 曲线上。

通过变化切点的位置，可以得到一系列敏感性和特异性值，进而绘制出整个ROC曲线。

在ROC曲线上，我们关心的是曲线下面积（Area Under ROC Curve，AUC）。

AUC越大，表示诊断试验的准确性越高。

通常认为，AUC值大于0.9的诊断试验具有较高可信度，而AUC值小于0.7的试验则不太可靠。

ROC分析在医学诊断中的应用非常广泛。

例如，在肿瘤检测中，我们可以利用ROC曲线评估不同肿瘤标志物（如癌胚抗原、CA125等）的诊断效能，选择最合适的切点来判断是否患有肿瘤。

在传染病检测中，ROC分析可以评估不同检测方法的准确性，选择最佳的诊断指标。

此外，ROC分析也可以用于评估预测模型的性能，如心血管疾病风险预测模型等。

需要注意的是，ROC分析也有一些局限性。

首先，ROC曲线仅基于敏感性和特异性这两个指标，忽略了试验的灵敏度和特异度等其他评估指标。

其次，ROC曲线不能提供诊断的最佳切点，而只能提供一系列切点下的敏感性和特异性值，因此在临床实践中仍需要根据患者病情等因素综合考虑来确定最佳切点。

spss之roc曲线

spss 之roc曲线（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。

曲线评价统计量计算。

ROC曲线下的面积值在和之间。

在AUC＞的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。

诊断试验的评价和ROC分析

诊断试验的评价和ROC分析诊断试验是一种常用的医学检验方法，用于确定患者是否患有某种疾病。

然而，单纯通过试验结果判断是否患病往往并不准确。

因此，我们需要评价诊断试验的准确性，并使用ROC分析来量化其性能。

1. 诊断试验的评价指标为了评估诊断试验的性能，我们需要引入以下四个指标：敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值。

敏感度（Sensitivity）是指在真正患病的人中，试验能正确诊断出疾病的比例。

敏感度越高，表示试验具有较好的疾病检测能力。

特异度（Specificity）是指在真正健康的人中，试验能正确排除疾病的比例。

特异度越高，表示试验具有较好的非患病排除能力。

阳性预测值（Positive Predictive Value）是指在试验为阳性的情况下，患者真正患病的概率。

阳性预测值越高，表示试验结果与患病状态的相关性越高。

阴性预测值（Negative Predictive Value）是指在试验为阴性的情况下，患者真正健康的概率。

阴性预测值越高，表示试验结果与健康状态的相关性越高。

2. ROC曲线和AUC值为了综合评价诊断试验的准确性，我们引入了ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under Curve）。

ROC曲线是以敏感度为纵轴，以1-特异度为横轴绘制的曲线。

曲线上每一个点表示了在不同阈值下的敏感度和特异度。

ROC曲线越靠近左上角，表示试验性能越好。

AUC值是ROC曲线下面积的数值，范围在0.5到1之间。

AUC值越接近1，表示试验具有较高的准确性。

3. 如何进行ROC分析进行ROC分析通常需要以下步骤：（1）收集样本数据：包括疾病阳性和阴性样本，以及其相应的试验结果。

（2）计算敏感度和特异度：根据试验结果计算敏感度和特异度，并绘制ROC曲线。

（3）计算AUC值：根据ROC曲线计算AUC值。

（4）选择最佳阈值：根据需求和实际情况，选择最佳的阈值以平衡敏感度和特异度。

诊断试验与ROC曲线分析

诊断试验与ROC曲线分析诊断试验与ROC曲线分析⽬录⼀、基本概念1.诊断试验四格表基本统计基本指标2.ROC曲线：⼆、实例分析1）各诊断项⽬（变量）分别诊断效果分析：2）诊断模型分析：3）⽐较两预测模型：4）时间依赖的ROC曲线(Time-dependent ROC)分析⼀、基本概念1.诊断试验四格表基本统计基本指标诊断试验⾦标准诊断结果合计患病（D+）未患病（D-）阳性a（真阳性）b（假阳性）a+b阴性c（假阴性）d（真阴性）c+d合计a+c b+d N=a+b+c+d1)检测患病率(prevalence): 是指被检测的全部对象中，检测出来的患者的⽐例。

即：检测患病率 = (a+b)/(a+b+c+d)2)实际患病率(prevalence): 是指被检测的全部对象中，真正患者的⽐例。

即：实际患病率 = (a+c)/( a+b+c+d)。

实际患病率对被评价的诊断试验也称为验前概率，⽽预测值属于验后概率。

3)敏感性: 敏感性就是指由⾦标准确诊有病组内所检测出阳性病例数的⽐率（%）。

即本实验诊断的真阳性率。

其敏感性越⾼，漏诊的机会就越少。

即：敏感性= a/( a+c)4)特异性: 是指由⾦标准确诊为⽆病组内所检测出阴性⼈数的⽐率（%），即本诊断实验的真阴性率。

特异性越⾼，发⽣误诊的机会就越少。

即：特异性= d/(b+d)5)诊断准确率: 是指临床诊断检测出的真阳性和真阴性例数之和，占总检测⼈数的⽐例，即称本临床实验诊断的准确性。

即：准确性= (a+d)/ (a+b+c+d)6)阳性似然⽐（positive likelihood ratio）: 阳性似然⽐是指临床诊断检测出的真阳性率与假阳性率之间的⽐值，即阳性似然⽐=敏感性/（1-特异性）= (a/(a+c))/(b/(b+d))。

可⽤以描述诊断试验阳性时，患病与不患病的机会⽐。

提⽰正确判断为阳性的可能性是错误判断为阳性的可能性的倍数。

阳性似然⽐数值越⼤，提⽰能够确诊患有该病的可能性越⼤。

ROC曲线(受试者工作特征曲线)分析详解

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：22643 【字体：大中小】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。

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。

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。

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。

医学诊断试验评价的ROC分析

医学诊断试验评价的ROC分析ROC分析是一种用于评价二分类系统性能的方法。

在医学诊断中，通常将诊断结果分为阳性（患病）和阴性（未患病）两类。

ROC曲线是以灵敏度（True Positive Rate）为纵轴，以1-特异度（False Positive Rate）为横轴绘制的曲线。

曲线下面积（Area Under Curve，AUC）反映了试验的诊断准确性，AUC越大，说明试验的准确性越高。

ROC分析的基本步骤如下：1.收集数据：收集一组经过相关诊断试验测试的患者数据，包括患病与否的真实情况和试验结果。

2.绘制ROC曲线：根据患病与否的真实情况和试验结果计算出各个患病与否情况下的灵敏度和1-特异度，将这些点连接起来就可以得到ROC 曲线。

3.计算AUC：根据ROC曲线计算出曲线下面积，常用的计算方法有两种：直接计算法和近似计算法。

直接计算法是通过对多个小矩形的面积进行累加得到AUC，公式为AUC=sum((TP+TP')/2*(FP-FP'))，其中TP和FP分别表示每个点的灵敏度和1-特异度，TP'和FP'表示下一个点的灵敏度和1-特异度。

近似计算法是通过曲线上多个点的线性插值得到AUC，公式为AUC=sum((TP+TP')/2*(FP-FP'))，其中TP和FP分别表示每个点的灵敏度和1-特异度，TP'和FP'表示下一个点的灵敏度和1-特异度。

4.评价：根据AUC的大小评价诊断试验的准确性，一般认为AUC在0.5-0.7之间的试验判定为低准确性，0.7-0.9之间的试验判定为中等准确性，0.9以上的试验判定为高准确性。

ROC分析的优点是不受患病率的影响，适用于不同患病率的疾病。

此外，ROC曲线上任意一个点都可以作为试验的阈值，根据需要选择不同的阈值，灵活性较大。

尽管ROC分析是一种常用的方法，但也存在一些局限性。

首先，ROC 曲线只适用于二分类问题，对于多分类问题需要使用其他方法。

ROC曲线分析详细解释

（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。

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。

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。

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。

roc曲线求阈值及sas程序实现

ROC曲线在统计学和机器学习领域中被广泛应用，它可以帮助我们评估分类模型的性能，并且可以通过求解阈值来对模型进行调优。

在SAS软件中，我们可以使用相关的程序来实现ROC曲线的绘制和阈值的求解。

本文将介绍ROC曲线的概念及其在模型评估中的重要性，以及在SAS软件中如何实现ROC曲线的绘制和阈值的求解。

1. ROC曲线概念及重要性ROC曲线全称为“Receiver Operating Characteristic curve”，中文名为“受试者工作特征曲线”，是一种用于评估分类模型的性能的图表。

ROC曲线的横轴是“假阳率（False Positive Rate, FPR）”，纵轴是“真阳率（True Positive Rate, TPR）”。

假阳率指的是被错误地划分为正例的负例样本在所有负例样本中的比例，真阳率指的是被正确地划分为正例的正例样本在所有正例样本中的比例。

通常来说，我们希望模型的假阳率越低越好，真阳率越高越好，因此ROC曲线越靠近左上角，说明模型性能越好。

在实际的分类问题中，由于正例和负例样本的分布比例以及不同分类模型的阈值设定会影响到模型的真阳率和假阳率，因此需要通过ROC 曲线来综合评估分类器的性能。

我们还可以通过ROC曲线的下面积（AUC, Area Under the Curve）来对分类模型进行排序，AUC值越大，说明分类模型的性能越好。

2. 求解阈值及其意义在实际应用中，我们往往需要根据具体的业务需求来确定分类模型的阈值。

通过调整阈值，我们可以在预测准确率和召回率之间进行平衡。

一般来说，如果我们更关注预测准确率，可以选择较高的阈值；如果更关注召回率，可以选择较低的阈值。

通过ROC曲线上每个点对应的（FPR，TPR）和阈值的关系，我们可以求解出对应于不同性能指标的最优阈值。

3. SAS软件实现ROC曲线的绘制在SAS软件中，我们可以使用PROC LOGISTIC和PROC ROK控制语句来对分类模型进行评估并绘制ROC曲线。

roc曲线的临床应用

roc曲线的临床应用一、什么是ROC曲线？ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种衡量诊断试验准确性的方法，它展示了在不同的阈值下，真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的关系。

ROC曲线的横坐标是FPR，纵坐标是TPR。

TPR表示实际阳性样本中被正确诊断为阳性样本的比例，FPR表示实际阴性样本中被错误诊断为阳性样本的比例。

二、ROC曲线在医学领域中的应用1. 评估疾病诊断试验准确性ROC曲线可以用来评估疾病诊断试验的准确性。

对于一个新开发的诊断试验，可以将其应用于一组已知有病和无病的患者中，然后画出ROC曲线来评估该试验的准确性。

2. 比较不同诊断试验之间的准确性当需要从多个可选方案中选择一个最佳方案时，可以使用ROC曲线来比较不同诊断试验之间的准确性。

通过比较不同试验下面积（AUC）大小可以判断哪个测试更为有效。

3. 选择最佳截断值在某些情况下，需要选择最佳的截断值来确定诊断试验的阳性和阴性结果。

ROC曲线可以帮助我们选择最佳的截断值。

通过ROC曲线可以找到最优截断点，使得TPR最大，FPR最小。

4. 评估预测模型的准确性在医学研究中，常常需要建立模型来预测某种疾病或症状的发生。

ROC曲线可以用来评估这些预测模型的准确性。

通过比较不同模型下面积（AUC）大小可以判断哪个模型更为有效。

三、临床案例以乳腺癌筛查为例，假设有一项新的乳腺癌筛查试验，我们想要评估其准确性并与传统试验进行比较。

我们收集了1000名女性患者的数据，其中200名患者已经被诊断出患有乳腺癌。

首先，我们绘制ROC曲线并计算AUC值以评估新试验和传统试验之间的差异。

如图所示：![image.png](attachment:image.png)从图中可以看出，在不同阈值下，新试验和传统试验之间存在明显差异，新试验的AUC值为0.85，而传统试验的AUC值为0.75。

因此，我们可以得出结论：新试验比传统试验更准确。

诊断试验评价与ROC分析方法

诊断试验评价与ROC分析方法一、诊断试验评价方法的基本概念和指标1.灵敏度和特异性：灵敏度是指真正例中被正确诊断为阳性的比例，即阳性的患者能够被正确判断出来的概率。

特异性是指真反例中被正确诊断为阴性的比例，即阴性的健康人能够被正确判断出来的概率。

灵敏度和特异性是评价诊断试验准确性的两个基本指标。

2.阳性预测值和阴性预测值：阳性预测值是指被诊断为阳性的人中，实际为阳性的比例。

阴性预测值是指被诊断为阴性的人中，实际为阴性的比例。

阳性预测值和阴性预测值与灵敏度和特异性密切相关。

3. ROC曲线：ROC曲线是用来评价诊断试验的灵敏度和特异性之间的权衡关系的一种图示工具。

ROC曲线的横轴是1-特异性(false positive rate, FPR)，纵轴是灵敏度。

曲线下面积即AUC值，是评价诊断试验准确性的重要指标，值越高说明诊断试验越准确。

二、ROC分析方法的步骤和应用ROC分析方法是用来绘制ROC曲线并计算AUC值的一种方法，具体步骤如下：1.收集数据：收集与诊断结果相关的数据，包括真实结果和诊断试验结果。

2.绘制ROC曲线：将横轴设为1-特异性(FPR)，纵轴设为灵敏度，然后根据不同的诊断试验结果，计算不同的FPR和灵敏度，并将这些点连接起来，得到ROC曲线。

3.计算AUC值：根据绘制的ROC曲线计算曲线下面积，即AUC值。

通常情况下，AUC值在0.5和1之间，值越高说明诊断试验准确性越高。

ROC分析方法的应用非常广泛：1.临床应用：可用于评价各种诊断试验的准确性，包括各种新型影像学检查、实验室检验、病理学检查等。

2.试验研究：可用于评价新治疗方法或新药物的疗效，比较不同治疗方法或药物的效果。

3.生物标志物研究：可用于评价生物标志物在临床诊断中的价值，确定最优的诊断阈值。

三、ROC分析方法的优势和局限性1.优势：ROC分析方法能够综合考虑灵敏度和特异性，能够克服单一指标不足的问题。

ROC曲线直观清晰，AUC值可直接用于评价诊断试验准确性。

诊断试验的评价和ROC分析

诊断试验的评价和ROC分析诊断试验是医学实践中常用的一种手段，用于判断患者是否患有其中一种疾病或病变。

评价诊断试验的准确性和可靠性是非常重要的，而ROC 分析则是一种常用的评价方法。

评价诊断试验的准确性可以使用以下几个指标：1. 灵敏度（Sensitivity）：指的是在疾病阳性的患者中，诊断试验能够正确识别出疾病的能力。

公式为Sensitivity = TP / (TP + FN)，其中TP表示真阳性（True Positive），FN表示假阴性（False Negative）。

2. 特异度（Specificity）：指的是在疾病阴性的患者中，诊断试验能够正确判定为阴性的能力。

公式为Specificity = TN / (TN + FP)，其中TN表示真阴性（True Negative），FP表示假阳性（False Positive）。

3. 阳性预测值（Positive Predictive Value，PPV）：指的是在诊断测试为阳性的情况下，患者真正患病的概率。

公式为PPV = TP / (TP + FP)。

4. 阴性预测值（Negative Predictive Value，NPV）：指的是在诊断测试为阴性的情况下，患者真正未患病的概率。

公式为NPV = TN / (TN + FN)。

ROC分析则是一种通过绘制ROC曲线来评价诊断试验性能的方法。

ROC曲线的横轴为1-特异度，纵轴为灵敏度。

ROC曲线越靠近左上角，说明诊断试验的准确性越高；相反，曲线越靠近对角线，说明准确性越差。

ROC曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）可以评估诊断试验的整体性能。

AUC的取值范围为0.5-1，越接近1表示诊断试验越准确，AUC等于0.5表示诊断试验的准确性等同于随机猜测。

ROC分析还可以根据阈值来评估诊断试验的准确性。

当改变阈值时，诊断试验的灵敏度和特异度会发生变化。

根据所需的灵敏度和特异度，可以选择合适的阈值来进行诊断，并计算相应的PPV和NPV。

SAS软件应用之诊断试验的ROC分析

ROC曲线
▪ 理论上，完善的诊断有TPF=1，FPF=0，图中表现为ROC曲线从原点垂直上升到图的左上角，然后水平到达右上角；完全无价值的诊断有TPF=FPF，是一条从原点到右上角的对角线；一般ROC曲线位于正方形的上三角。图20-1就是ROC曲线的一个示例。
ROC曲线了直观的视觉印象，描述了相反两种状态间诊断系统的判别能力。曲线上的每一点代表了随着病例诊断阈值或置信阈变化的灵敏度与特异度的折衷。严格的标准产生较低的灵敏度和较高的特异度，ROC点位于曲线的左下方；宽松的标准产生较高的灵敏度和较低的特异度，ROC点位于曲线的右上方。如果比较的诊断系统曲线不交叉，则较高的ROC曲线具有较好的诊断性能。如果曲线交叉可在考虑费用与效益的前提下结合统计学检验判断其诊断性能。
灵敏度
▪ 实际患病且被诊断为阳性的概率就是灵敏度，也称为真阳性率，即：
sen TP TPR
▪ 其标准误为： TP FN
SEsen TP FN /(TP FN)3 Sen(1 Sen) /(TP FN)
▪ 该指标只与病例组有关，反映了诊断试验检出病例的能力。
特异度
▪ 实际未患病且被诊断为阴性的概率就是特异度，即：
本章小节
▪ 尽管前面所列的Youden指数、阳(阴)性似然比、阳(阴)性预报值等指标综合利用了真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)的信息，但这些指标都与诊断界点(或阈值)的选取有关。为了更全面地评价检测方法的诊断价值，必须考虑各种可能的诊断界点。
本章小节
▪ 在同一试验中，如果取不同的临界值，则可得到不同的敏感度和特异度，将这些点在以敏感度为Y轴，以(1-特异度) 为X轴的坐标上标出并连成线，就可得到一条ROC 曲线。该方法广泛应用于医学诊断试验性能的评价。通过改变诊断界点，获得多对 TPR与FPR值，以FPR为横坐标，TPR为纵坐标，绘制ROC曲线，计算与比较ROC 曲线下面积，以此反映诊断试验的诊断价值。

诊断试验的ROC分析

诊断试验的ROC分析ROC分析（Receiver Operating Characteristic Analysis）是一种常用于评估诊断试验性能的方法。

它通过绘制接收者操作特征曲线，可以直观地衡量一种诊断试验在准确性和可靠性方面的表现。

本文将深入探讨ROC分析原理和应用，并介绍如何进行ROC分析。

首先，我们需要了解一些概念。

在进行ROC分析时，我们通常将疾病状态分为两类：阳性和阴性，诊断试验结果也可以分为两类：阳性和阴性。

通过绘制ROC曲线，我们可以观察到诊断试验结果的灵敏度和特异度之间的关系。

ROC曲线通过横坐标表示1-特异度（False Positive Rate，FPR），纵坐标表示灵敏度（True Positive Rate，TPR）。

灵敏度是表示在疾病状态为阳性时，试验结果为阳性的概率，而特异度则是在疾病状态为阴性时，试验结果为阴性的概率。

ROC曲线上的每一个点都对应不同的阈值，通过改变阈值，可以调整灵敏度和特异度的平衡。

在ROC分析中，通常会计算曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）。

AUC的取值范围在0.5到1之间，AUC越大表示试验的准确性越好。

当AUC等于0.5时，表明试验的准确性与随机猜测无异。

一般来说，AUC大于0.7可以被认为是一个良好的诊断试验。

ROC分析的应用广泛。

在医学领域，它常被用于评估诊断试验的有效性，如癌症筛查、心脏病诊断等。

此外，ROC分析还可以用于评估不同模型或算法之间的性能比较，并选择最佳模型。

进行ROC分析的步骤如下：1.收集诊断试验的结果数据，包括阳性和阴性样本的真实疾病状态，以及试验结果的阳性和阴性判断。

2.根据试验结果和真实疾病状态计算灵敏度和特异度，并根据不同阈值绘制ROC曲线。

3.计算曲线下面积（AUC）来评估试验的准确性。

4.根据AUC的大小来判断试验的准确性，选择合适的阈值以达到最佳的灵敏度和特异度平衡。

然而，在进行ROC分析时也需要注意一些问题。

诊断试验的ROC曲线

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＋ a b 1m － cd0m合计1n 0nn计算出这些四格表的灵敏度e S 与特异度p S ，以假阳性率p S 1为横轴，以真阳性率e S 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例病人与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 1～ 2 88 90 40～ 13 26 39 80～ 118 15 133 280～ 97 1 98 合计230130将这4种诊断方法的结果列成下表：诊断界值e Sp Sp S -11 1 0 1 40 0.9913 0.6769 0.3231 80 0.9348 0.8769 0.1231 2800.41270.99230.0077对上表的数据，以假阳性率p S -1为横轴，以真阳性率e S 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与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x 在非病人总体中服从)(200σμN ，在病人总体中服从)(211σμN 。

如果01μμ>，101)(σμμ-=a ，10σσ=b 如果01μμ<，110)(σμμ-=a ，1σσ=b ROC 曲线下的面积为：)1(2b a A +Φ=)(u Φ是标准正态分布曲线下（-∞，u ）范围中的面积，可通过《医学统计学》中的附表1查到。

临床试验评价的ROC分析方法_赵发林

关键词临床试验 ROC 分析有序 log it 模型
临床试验中经常采用有序变量对疗效进行评定, 如显效, 有效, 不显著, 无效等, 目前主要采用的是 Wilcoxon 非参方法, 如果有需要调整的协变量可以用有序 logit 回归分析, 这两种方法主要侧重于假设检验, 描述不够, 难以准确直观地反映试验组和对照组之间差别的大小。本文尝试使用 ROC 分析方法解决这一问题。
^
0. 2089 0. 0000 - 0. 2747 0. 4304 - 0. 0750 - 0. 0179 - 0. 6748 0. 0000 0. 2086 - 0. 7934 0. 0000 0. 0421 1. 5728
SE ( ^ ) 0. 3003
0. 3161 0. 3122 0. 3254 0. 3263 0. 3326
表 4 有序模型参数估计( 多变量调整分析)
变量
处理试验中心病情药物疗效
变量名
g r oup cent er sta te eff ect
赋值说明
0= 对照组, 1= 试验组 1= 中心 1, 2= 中心 2, , 6= 中心 1= 轻度, 2= 中度, 3= 重度 1= 无效, 2= 有效, 3= 显效, 4= 痊愈
0. 6058 0. 2654
0. 9273 0. 0391
421
1
0
3
1
422
1
0
2
2
423
3
1
1
1
* : Cov( , 2) = - 0. 0903, Cov( , 3) = - 0. 0892
proc logist ic descending ; class st at e / param= reference ref= first ;