多图实例:教你绘制ROC曲线
李侗桐

李侗桐

北京大学

擅长:卫生统计学、定性分析方法、卫生经济学、全球卫生政策分析
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2018-02-17 来源:医咖会

在选择诊断试验时,许多研究者会在灵敏度和特异度之间进行艰难的取舍。那么,是否可以综合考虑灵敏度和特异度的特点,根据一个指标评价诊断试验的准确性呢?Lusted于1971年提出受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),用来描述诊断试验的内在真实程度,应用十分广泛。

ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的。每一个点都对应诊断试验的一个截点,我们将这些可能的点连接起来即可制作出经验ROC曲线(empirical ROC curve)。该方法可以帮助研究者简单、直观地分析诊断试验的临床准确性,选择更加合适的截点。

那么,ROC曲线应该如何绘制呢? 

第一个栗子 

有20位受试者体内含有植入式人工心脏瓣膜,现拟采用数字成像诊断试验检查瓣膜的断裂情况。常用的检查方法是测量阀门支架之间的距离,距离越大,瓣膜断裂的可能性越大。经手术发现,这20位受试者的瓣膜断裂情况和阀门支架距离的关系如图1。

手术证实,20位受试者中有10位存在瓣膜断裂的情况,而另外10位瓣膜完好。瓣膜断裂受试者的阀门支架距离在0.03到0.58之间,瓣膜完好受试者的阀门支架距离在0.0到0.13之间。为了评价该数字成像诊断试验的灵敏度和特异度,我们设置诊断截点为0.05,即认为阀门支架距离大于0.05的受试者是瓣膜断裂阳性,小于或等于0.05的受试者是瓣膜断裂阴性。从而计算出该诊断试验的灵敏度为0.80,特异度为0.70。

当然,我们知道如果我们选择其他截点,该诊断试验的灵敏度和特异度都会发生相应变化。如果我们选择比较大的阀门支架距离为诊断截点,如0.13,那么灵敏度就会下降到0.50,而特异度会增加到1.0。如果我们选择比较小的阀门支架距离为诊断截点,如0.03,那么灵敏度会增加到0.90,而特异度会降低到0.60。这个例子说明,在同一诊断试验中,灵敏度和特异度之间存在内在联系,即一个增加,另一个就会减低。在这项诊断试验中,设置不同截点时灵敏度和特异度的变化情况如表1。

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