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XLSTATでグループ間のROC曲線を比較

20/10/2017

このチュートリアルの目的

このチュートリアルの目的は、グループ(群)間でROC 曲線を比較することです。

ROC曲線

この手法は、第二次世界大戦中に最初、日本の戦闘機を検出する効果的な方法を開発する目的で開発されました。そして、信号検出や現在広く使用されている医学など、より一般的に使用されるようになりました。

問題は次のようなことです: 我々はしばしばバイナリ(たとえば、病気があるかないか)の現象を調査し、正確なイベントの発生(たとえば、病気の存在)を効果的に検出するテストを開発したいのです。

ROC曲線の作成についての全般的なチュートリアルは、こちらにあります。

我々のケースでは、オブザベーションのグループが2つあり、グループを比較したいのです。

ROC曲線を比較するデータセット

このチュートリアルで使用するデータと結果のExcelシートは、こちらをクリックしてダウンロードできます。

データは、50人の患者(うち20人が病気)にウィルス分子のノードを計測するスクリーニング・テスを行う医学実験です。患者が2つのグループに分割されています。

ROC 曲線比較のセットアップ

XLSTAT を起動すると、 生存時間分析 / ROC 曲線 コマンドを選択するか。

 menu Roc

ボタンをクリックすると、ダイアログ・ボックスが現れます。イベント・データに対応するデータを選択して、陽性症例に関連づけたコードを入れてください。

そして、我々が評価しようとしている診断テストのデータを選択して、テストが陽性であるとみなされるしきい値を識別するために使用するルールの種類を指定してください。

我々は、ここで、濃度がある値以上であるとテストが陽性であるとみなすように選びます。

 dialog box Roc

 オプションタブでは、信頼区間を計算するための手法を指定します。

XLSTAT は、最も広い選択肢を手教するソフトウェアです。デフォルトで、最もよく推奨される選択です。

 dialog box Roc

 "データ・オプション" タブでは、グループごとの分析オプションを有効にして、グループ列を選択します。

 dialog box Roc

 OKをクリックすると、計算が実行され、結果が表示されます。

ROC 曲線の解釈

ROC とそのチュートリアル で説明された他の結果が、各グループについて表示されます。

結果の最後に、ROC 曲線の比較が表示されます。ROC 曲線の下部領域の比較のための検定が表示されます。

 results Roc

 AUC が有意に異ならないことがわかります。

最後に、2つの ROC曲線が表示されます。

 Roc curves

 

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