第十三章诊断试验的评价介绍.ppt

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* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 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。 1 0 0 1 1 2 二、ROC曲线下面积的计算 ROC曲线下面积 (Area) 部分ROC曲线下的面积 FPR为某值对应的TPR值 (一) Hanley 和 McNeil非参数法 ROC曲线下面积(Az)就是异常组观察值大于正常组观察值的概率 Mann-Whitney U 统计量 Hanley 和 McNeil法ROC曲线下面积 与Mann-Whitney U 检验 由秩和检验中的Mann-Whitney U统计量(SPSS等软件均可计算)可计算ROC曲线下面积 零假设H0:总体ROC面积θ=0.5的检验等价于Mann-Whitney U检验 SPSS输出的ROC面积检验P值即为上述Z值对应的概率 Hanley 和 McNeil法ROC曲线下面积 与梯形规则(trapezoidal rule) Hanley 和 McNeil法ROC曲线下面积等于所有曲线下梯形(包括最左侧的三角形)面积之和 (二)其他ROC曲线下面积计算方法 1. 双正态法 2. 有序回归模型 3. 其他模型(如双Gama法、双指数法) 单个连续型资料(实例1) 单个有序分类资料(实例2) 两个相关连续型资料(实例3) 两个相关有序分类资料(实例4) 二、ROC分析的数据类型 Test variables 实例1:采用骨髓诊断作为金标准,对100例缺铁性贫血疑似患者进行确诊,患该病者为异常组(34例),未患该病者为正常组(66例)。为了考察红细胞平均容积(MCV)诊断缺铁性贫血的效果,测得每一个体的MCV值如下: State Variable Test Variable 实例1:MCV诊断缺铁性贫血 图4 连续性资料的两组频率分布 0.3 0.2 0.1 0 0.1 0.2 0.3 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 组段上限值 异 常 组 频 率 实例1的SPSS输入格式 State Variable =骨髓诊断 Test Variable =MCV结果 0=正常组 1=异常组 Value of State Variable:1 SPSS的Graphs?ROC Curve界面 如果试验测量值越小患病的可能性越大时应改变默认的 Options… SPSS输出结果 SPSS输出结果 SPSS输出结果 SPSS输出结果 MCV诊断缺铁性贫血的ROC曲线 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 FPR T P R 双正态 机率线 工作点 实例2:某放射医生将已知实际分类的影像,按肯定正常、可能正常、疑似异常、可能异常、肯定异常,分别分为1、2、3、4、5五类。 State Variable Test Variable Frequency Variable 实例2:放射医生影像分类 图6 单个有序分类资料的两组频率分布 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 1 2 3 4 5 分类 异 常 组 频 率 实例2的SPSS输入格式 State Variable =组别 Test Variable =诊断分类 0=正常组 1=异常组 Value of State Variable:1 SPSS的Graphs?ROC Curve界面 如果试验测量值越小患病的可能性越大时应改变默认的 Options… 在调用Graphs前,必须先用Data?Weight Cases?…by?…: 频数 图7 放射医生影像分类的ROC曲线 0.0 0.2 0.4 0.6 0.

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