ROC analýza je statistický postup pro
vyhodnocení signálů správné a falešné pozitivity a správné a falešné
negativity. Analýza ROC křivek (ROC curve analysis) popisuje vztah senzitivity a
specifičnosti laboratorního testu při různých hodnotách cut-off (diskriminační
hladiny). Má původ v hodnocení kvality signálu britských radarů za druhé
světové války (také zde bylo nutné rozpoznat správně pozitivní signál od
falešně pozitivních signálů).
ROC křivka (Receiver
Operating Characteristic curve)
Obvykle
se ROC křivka znázorňuje jako vztah mezi senzitivitou a 1-specifičností (resp.
100-specifičností při vyjádření v procentech). Jedná se tedy o vztah mezi správnou
pozitivitou a falešnou pozitivitou.
Věrohodnostní
poměr (likelihood ratio, LR) sumarizuje senzitivitu a specifičnost do jediné
hodnoty. V případě ROC křivky je LR+(T+) směrnicí pro jednotlivé prahové
(diskriminační) hodnoty. U testu, který k diskriminaci souboru
s chorobou a souboru bez choroby vůbec nepřispívá, je ROC křivka právě
diagonálou grafu.
Plocha pod ROC křivkou
(Area Under the ROC Curve, AUC)
Pro
uvedený příklad (41 osob s chorobou, 52 bez choroby) je plocha pod křivkou
0,834 se směrodatnou odchylkou
Porovnání ROC křivek
Pokud
chceme posoudit, zda má měření koncentrace analytu 1 větší diagnostickou
efektivitu než měření analytu 2, můžeme do jednoho grafu znázornit dvě ROC
křivky a spočítat, zda se plochy pod křivkou významně liší. Postup je uveden v příkladu 016: ROC analýza.
Další informace
Antonín Jabor
.