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ROC曲线

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马克威ROC曲线

马克威操作说明

(1)现用A、B两种技术检测病人血清钠水平,想了解血清中的钠元素含量对洛基山猩红热(RMSF)是否有诊断作用,以及哪种检测技术更准确。共45例病人,一组确诊患病,另一组没有患该病,但也有发热、头痛有虫蚊叮咬史。(数据来源于Altman(1991),Gehlbach(1998))。

数据文件中sodium1和sodium2分别代表两种技术检测出来的血钠水平,fever代表是否患RMSF,1为患病,0为不患病。以数据文件“马克威通用数据1.mkw”为例,演示ROC曲线的操作。

首先,在工作区内,打开建模分析工作流:“数据制图”→“ROC曲线”,接着选择数据源,然后设置算法参数,最后双击运行按钮。

其中各类参数的含义为:

检测结果变量:选入代表诊断试验检测结果的变量,可以选入多个。

分类结果变量取值:其中输入分类结果变量的一个取值,该值对应的类别为阳性。

分类:

阳性分类包括分界点:即位于分界点的值也认为是显阳性的。

阳性分类不包括分界点:即位于分界点的值不认为是显阳性的。

检验的方向:

检验结果数值越大,越趋向于阳性:即检验结果数值越大,越趋向于纵轴(因为ROC曲线以敏感度(真阳性率)为纵坐标)。

检验结果数值越小,越趋近阴性:即检验结果数值越大,越趋向于横轴(因为ROC曲线以1-特异度(假阳性率)为横坐标)。

显示:设置结果输出结果选项。

ROC曲线:要求生成ROC曲线,为系统的默认项。

添加对角线:在生成ROC曲线的时候添加对角参照线。

参数设置如下所示,监测结果变量选择“sodium1”、“sodium2”,分类结果变量为“fever”,ROC曲线“添加对角参照线”:

(2)输出结果

ROC曲线:

(3)结果说明

从ROC结果图中可以看到第一种方法的曲线总是高于第二种方法,因为ROC曲线具有“更外面的、离对角线更远的曲线,其灵敏度和特异度均高于里面的、离对角线更近的曲线”的特征,我们可以初步判断第一种方法优于第二种方法。

数据要求

输入变量类型:数值型,如整型、浮点型、布尔型

算法用途

ROC曲线用于评价一个或几个试验的诊断价值是否良好,也可以判断一个分类效果的好坏;观察曲线下面的面积,确定结果的准确度高低。

算法原理

ROC曲线的纵坐标为敏感度(真阳性率),横坐标为1-特异度(假阳性率)。ROC曲线下面积越大,诊断的准确度越高,ROC曲线下面积越接近0.5,诊断的准确度越差。

结果与解释

输出结果:

ROC曲线:给出ROC曲线图,根据曲线的弯曲程度及远离程度,判断灵敏度和特异度

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