ROC 曲線・AUC

1使い方ガイド

1. 2 列を貼り付けます — 検査値と、基準をあり 1・なし 0 で。見出し行は読み飛ばします。
2. 曲線・面積・区間が入力しながら出ます。向きはデータから読み取ります — 状態で「下がる」マーカーも設定なしで扱い、どちら向きに読んだかが結果に書かれます。
3. Youden カットオフは感度と特異度の和が最大になる点です。曲線に印がつき、表で強調されます。
4. 表をスクロールしてカットオフの一覧全体を見ます。「感度 95% 以上のうち最も低いカットオフ」のように「条件」で選ぶのが、この表の使いどころです。
5. 選んだカットオフを 2×2 のツールへ持っていくと的中率が見られます。的中率は有病率で変わるため、このページにはありません。

💡 研究用・教育用の計算ツールです。検体の集団全体で検査値がどう働いたかを示すものであり、個々の患者さんについての判断に用いることはできません。

2方法

ROC 曲線下面積は Mann–Whitney 統計量です — （陽性、陰性）の対のうち陽性側の値が大きい割合で、同値は 0.5 と数えます。有病率に「依存せず」、感度・特異度もそうです。このページがその 3 つを出し、的中率を 2×2 のツールに残している理由です。

標準誤差は DeLong・DeLong・Clarke-Pearson (1988) の方法で、MedCalc が自らの推奨として挙げているものです。区間は面積 ± 1.96 標準誤差で、0 や 1 を超えたらそこで切り、「切ったことを画面に書きます」。

カットオフは「実際に観測された」カットオフのうち Youden J（感度 + 特異度 − 1）が最大のものです。複数が最大を分け合うときは何個かを書きます — そのときどれを選ぶかは恣意的だからです。

• ⛔ このページには面積に「等級」をつける文言がありません。「0.7 以上なら使える」のような区分は一次文献に根拠がなく、それを出すのは読む人の代わりに判断することです。
• ⛔ Youden J を最大にするカットオフは、偽陽性と偽陰性を「同じ重さ」で見ます。実際にその重さが違う場面では最大値は誤ったカットオフであり、正しいものは表の中にあります。
• ⚠️ 向きはデータが決めます — 「高ければ陽性」で読んで面積が 0.5 を下回るなら、そのマーカーは逆に動いており、図全体がそれを反転したものです。どちらで読んだかは結果に書かれます。
• ⚠️ 曲線を推定したのと「同じ検体」で選んだカットオフは楽観的です。その性能を報告するには別の検体集団が要ります。
• ⚠️ 同値は 0.5 と数えます。小数第 1 位までの検査値は第 3 位までのものよりはるかに同値が多く、それだけで面積が動きます。

3よくある質問