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ROC分析报告方法概要.docx


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第二章ROC曲线分析概要
本文先介绍了 ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等,然后简要介绍了非参 数ROC分析方法,并建立了 ROC模型。最后介绍了 ROC曲线及在R软件中的绘制。
ROC分析的基本要素
ROC分析的基本要素包括真阳性和假阳性也称灵敏度和特异度,以及“金标准”
“金标准”划分被测试者的真实状态为对照组和病例组两类。常见的金标准有跟踪随 访、活组织检查、尸体解剖、手术探查等。虽然“金标准”没有必要是 十全十美的,但“金 标准”应与评价的诊断系统无关,而且比要评价的诊断系统更可靠。“金标准”不够完美 时,可用采用Bayesian、模糊金标准、EM估计等方法解决。
对按照“金标准”确定的二分类总体,对照组和病例组分别用阴性和阳性表示诊断 试验结果。假定总体样本量是N,诊断试验的可能结果总共有四种:被测试者患病且被正确 诊断为患病者,被测试者无病且被错误诊断为患病者,被测试 者无病且被正确诊断为无病 者,被测试者无病且被错误诊断为患病者。我们可以用一个2x2的列联表来表示它们之间 的关系。
诊断结果
“金标准”
合计
患病者
健康者
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
a+b+c+d=N
在医学研究中,诊断试验准确度指标最常用的是灵敏度与特异度。
灵敏度(sensitivity ),也叫真阳率(true positive rate,即TPR)是被测试者患病且 被正确诊断为患病者的样本量在阳性总体中占的比例。灵敏度值越大,假阴率越小。据表 2-1其计算公式是:灵敏度(sens由vity) =真阳率(TPR)
假阴率(FNR)=
标准误为:
特异度(spedfidty ),也叫真阴率(true non-positive rate,即 TNPR),
是受试者无病且被正确诊断为无病者的样本量占阴性总体的比例。假阳率(false positive
rate
,即FPR) =1 .特异度
特异度值越大,假阳率越小。据表2-1其计算公式是:特异度(specificity)=真 阴
率(TNPR) =1-假阳率(FPR)=
标准误为:
假设二分类总体均服从正态分布,TPR、FPR、TNPR和FNPR之间的关系可以用 图2・1来描述。图中x = c为截断点(诊断阈值)为假阳率(FPR) , P为假阴率 (FNPR)。
ROC准确性评价指标的优越性
诊断试验的准确性评价指标有正确率、灵敏度和特异度等。它们虽然都可以反映诊断的 准确性,但评价的效果不是很理想。
正确率是被测试者被正确诊断的例数和所占总体的百分数。其计算公式是:
正确百分率
标准误是:正确百分率
正确百分率的不足之处:
1 很大程度上依赖患病率。例如,虽然患病率是5%,如果判定所有样本为
健康者,也有可能有95%的正确百分率;
2-受诊断阈值的限制;
3•没有表示出假阳性和假阴性错误诊断所占的比例,没有唯一性表示,即
使有相同的正确百分率的两个总体,也可能有十分不同的假阳性和假阴性。基于此,单独计 算灵敏度和特异度,以弥补正确率的不足,如果两个指标的值越高,诊断评价效果也就越 好,其实不然。在对诊断系统做出比较时,如果单独使用灵敏度与特异度,就会存在很大的 不足:这两个指标依赖于诊断阈值(或截断点),改变诊断阈值可以增加诊断的灵敏度, 但同时也减少了特异度;反之,如果增加诊断的特异度,则需要以减少灵敏度为代价。
另外,有人提出的Youden指数、阳性似然比、:真阳率与假阳率之比)和阴性似然 比等等。
Youden指数是指真阳性率与假阳性率之差,计算公式为:Youden指数=灵敏度+特异 度-1=真阳性率-假阳性率
其标准误为: 产的
阳性似然比(positive likelihood ratio 简写为:LR+)是真阳性率与假 阳性率之比,即灵敏度与(1-特异度)的比值,它是ROC曲线某工作点对应的斜率。
阴性似然比(negative likelihood ratio 简写为:LR )是假阴性率与真 阴性率之比,即(1-敏感度)与特异度的比值。
这些诊断指标综合考虑了灵敏度和特异度,但一个指标只对应于一个诊断阈值。当诊 断阈值改变时,会得到不同的指标值,给诊断准确度的比较带来不便。所以一般选择阳性似 然比或Youden指数最大者为最佳工作点。在评价整个诊断方法的准确性时用ROC分 析,当改变诊断阈值时,可同时获得灵敏度和特异度,也就可以获得TPR和FPR值。 ROC曲线是以FPR为横坐标和以TPR为纵坐标绘制而成,并且ROC曲线下的面积大 小衡量了诊断系统的判别能力。
ROC曲线的

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  • 时间2021-07-22
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