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EZR で ROC 曲線の群間比較をする方法

EZR で ROC 曲線を群間比較する方法

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目次

ROC 曲線を比較するためのサンプルデータ

R の pROC パッケージに含まれる aSAH データセットを使う

outcome データで s100b という検査値のカットオフ値を求める

gender で female と male の群間比較を行う

pROC パッケージを呼び出し、aSAH データセットの準備をする

実際に使うソフトウェアは EZR

pROC パッケージの呼び出しは library() を R スクリプト窓に書いて実行する

library(pROC)

パッケージに含まれるデータを読み込むメニューから aSAH データセットを呼び出す

こちらの outcome, gender, s100b を用いる

ROC 曲線を比較するために ROC 曲線分析を群別に行う

以下の ROC 曲線分析のメニューを選択する

結果に outcome を選択し、予測に用いる値として s100b を選択する

gender == ‘Female’ を設定して OK をクリック

女性グループの ROC 曲線が書かれる

そして、ここが重要だが、R スクリプト窓に以下のように書いて、ROC という解析結果オブジェクトに違う名前( roc1 )を付けておく

roc1 <- ROC

先ほどの黄色ハイライト部分を gender == ‘Male’ に変更して再度実行する

男性グループの ROC 曲線が書かれる

今度は、roc2 という名前を付けておく

roc2 <- ROC

最後に、R スクリプト窓に以下のように書いて実行する

roc.test(roc1, roc2)

そうすると以下のように 女性と男性の ROC 曲線が統計学的に異なるかどうかの検定をしてくれる

この結果では、統計学的有意に異なるとは言えないという結果であった

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まとめ

ROC 曲線を EZR で群間比較する方法を解説した

群別に 2 回解析して、少しだけスクリプトを書かないといけないのがちょっとだけネックだが、可能ではある

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EZR公式マニュアル

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第1章臨床研究ではなぜ統計が必要なのか?計画することの重要性
  • 推定ってどんなことをしているの?
  • 臨床研究を計画するってどういうこと?
  • どうにかして標本平均を母平均に近づけられないか?
第2章:研究目的をどれだけ明確にできるのかが重要
  • データさえあれば解析でどうにかなる、という考え方は間違い
  • 何を明らかにしたいのか? という研究目的が重要
  • 研究目的は4種類に分けられる
  • 統計専門家に相談する上でも研究目的とPICOを明確化しておく
第3章:p値で結果が左右される時代は終わりました
  • アメリカ統計協会(ASA)のp値に関する声明で指摘されていること
  • そうは言っても、本当に有意差がなくてもいいの…?
  • なぜ統計専門家はp値を重要視していないのか
  • 有意差がない時に「有意な傾向があった」といってもいい?
  • 統計を放置してしまうと非常にまずい
第4章:多くの人が統計を苦手にする理由
  • 残念ながら、セミナー受講だけで統計は使えません。
  • インプットだけで統計が使えない理由
  • どうやったら統計の判断力が鍛えられるか?
  • 統計は手段なので正解がないため、最適解を判断する力が必要
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この記事を書いた人

統計 ER ブログ執筆者

元疫学研究者

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