ROC 곡선 · AUC

1사용 방법

1. 두 열을 붙여넣습니다 — 검사값, 그리고 실제 상태를 있음 1 · 없음 0 으로. 머리글 줄은 건너뜁니다.
2. 곡선 · 면적 · 구간이 타이핑하는 즉시 나옵니다. 방향은 데이터에서 읽습니다 — 상태에서 «낮아지는» 표지자도 설정 없이 처리되고, 어느 쪽으로 읽었는지가 결과에 적힙니다.
3. Youden 컷오프는 민감도와 특이도의 합이 가장 큰 지점입니다. 곡선에 표시되고 표에서 강조됩니다.
4. 표를 내려 컷오프 사다리 전체를 봅니다. 「민감도 95% 이상인 것 중 가장 낮은 컷오프」처럼 «요건»으로 고르는 것이 이 표의 쓸모입니다.
5. 고른 컷오프를 2×2 도구로 가져가면 예측도를 볼 수 있습니다. 예측도는 유병률에 따라 달라져서 이 쪽에는 없습니다.

💡 검사값이 표본 집단에서 어떻게 작동했는지를 기술하는 도구입니다. 개별 환자의 진단이나 판정에는 사용하지 마십시오.

2방법

ROC 곡선 아래 면적은 Mann–Whitney 통계량입니다 — (양성, 음성) 쌍 중에서 양성 쪽 값이 더 큰 비율이고, 동점은 절반으로 셉니다. 유병률에 «의존하지 않으며» 민감도·특이도도 그렇습니다. 이 쪽이 그 셋만 내고 예측도를 2×2 도구에 남겨 둔 이유입니다.

표준오차는 DeLong · DeLong · Clarke-Pearson (1988) 의 방법이고, MedCalc 이 자기 권장 방법으로 이름 붙인 것입니다. 구간은 면적 ± 1.96 표준오차이며, 0 이나 1 을 넘어가면 거기서 자르고 «잘랐다는 사실을 화면에 적습니다».

컷오프는 «실제로 관측된» 컷오프 중에서 Youden J(민감도 + 특이도 − 1)가 최대인 것입니다. 여럿이 최대를 나눠 가지면 몇 개인지 적습니다 — 그때 그중 하나를 고르는 것은 임의이기 때문입니다.

• ⛔ 이 쪽에는 면적에 «등급»을 매기는 문구가 없습니다. 「0.7 이상이면 쓸 만하다」 같은 구간은 1차 문헌에 근거가 없고, 그런 것을 찍는 것은 읽는 사람 대신 판단하는 일입니다.
• ⛔ Youden J 를 최대로 하는 컷오프는 위양성과 위음성을 «같은 무게»로 봅니다. 실제로 그 둘의 무게가 다른 상황이라면 최댓값은 틀린 컷오프이고, 맞는 컷오프는 표에서 찾습니다.
• ⚠️ 방향은 데이터가 정합니다 — 「높으면 양성」으로 읽어 면적이 0.5 아래로 나오면 그 표지자는 반대로 움직이는 것이고, 그림 전체가 그것을 뒤집은 모양입니다. 어느 쪽으로 읽었는지 결과에 적힙니다.
• ⚠️ 곡선을 추정한 «같은 검체»에서 고른 컷오프는 낙관적입니다. 그렇게 고른 컷오프의 성능을 보고하려면 별도의 검체 집단이 필요합니다.
• ⚠️ 동점은 절반으로 셉니다. 소수 첫째 자리까지 보고한 검사값은 셋째 자리까지 보고한 것보다 동점이 훨씬 많고, 그것만으로도 면적이 움직입니다.

3자주 묻는 질문