ROC曲线.ppt

ROC曲线Roc曲线受试者工作特征曲线(urve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivitycurve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。Roc曲线接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴,击中概率为纵轴所组成的坐标图,和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。Roc曲线IgG和IgG1指数诊断多发性硬化的ROC曲线Roc曲线采用真阳性率和假阳性率作出的曲线,适用于诊断试验结果为连续变量试验的真阳性率(Sen)为纵坐标(Y), 假阳性率(1-Spe)为横坐标(X), 坐标轴上的率值由0~1或0%~100%。Roc曲线敏感度(Sensitivity,Sen):金标准诊断全部有病病例中,诊断性试验结果阳性所占的比例,也称真阳性率。假阳性率(1-特异度):诊断性试验结果为阳性的病例占全部无病受试者的比例,代表误诊率。Roc曲线制作:根据诊断性试验测定的系列数据,选择不同临界点,分别计算敏感度和特异度,一般要求5个连续分组数据,选择5个不同标准,分别画四格表,得出5个特异度,敏感度,根据这5个特异度和敏感度画ROC曲线。Roc曲线临床应用正确选择参考值的临界点;比较两种或两种以上诊断性试验的诊断价值。Roc曲线主要作用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。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。Roc曲线主要作用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。