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.第二章ROC曲线分析概要本文先介绍了ROC理论的一些基础知识如特异度和灵敏度等,然后简要介绍了非参数ROC分析方法,并建立了ROC模型。最后介绍了ROC曲线及在R软件中的绘制。2.1 ROC分析的基本要素ROC分析的基本要素包括真阳性和假阳性也称灵敏度和特异度,以及“金标准”“金标准”划分被测试者的真实状态为对照组和病例组两类。常见的金标准有跟踪随访、活组织检查、尸体解剖、手术探查等。虽然“金标准”没有必要是十全十美的,但“金标准”应与评价的诊断系统无关,而且比要评价的诊断系统更可靠。“金标准”不够完美时,可用采用Bayesian、模糊金标准、EM估计等方法解决。对按照“金标准”确定的二分类总体,对照组和病例组分别用阴性和阳性表示诊断试验结果。假定总体样本量是N,诊断试验的可能结果总共有四种:被测试者患病且被正确诊断为患病者,被测试者无病且被错误诊断为患病者,被测试者无病且被正确诊断为无病者,被测试者无病且被错误诊断为患病者。我们可以用一个22的列联表来表示它们之间的关系。诊断结果“金标准”合 计患病者健康者阳性a(真阳性)b
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