SPSS で ROC 曲線を群間比較する方法
2 つの検査値を比較する方法も紹介
ROC 曲線を比較する方法を解説するデータ
アウトカムデータ outcome, 検査値データ s100b, 性別データ gender を含むデータ
こちらからダウンロードして試してみることが可能 aSAH.sav
SPSS で読み込むとこんな感じのデータである
outcome は、Good と Poor であり、Poor を予測することにする
gender は、Female と Male である
ROC 曲線を比較する方法 ― 群間比較の場合
分析 → 分類 → ROC 分析 メニューを選択する
検定変数に検査値の s100b を投入する
状態変数にアウトカムの outcome を投入する
状態変数の値に、Poor を書き入れる
グループ化変数に gender を投入して、グループの定義をクリックする
グループの定義を書き入れる窓が出るので、Female と Male を書き込む
続行をクリックして、さらに OK をクリックする
ROC 曲線の比較分析結果
ROC 曲線が出力される
明確な差異はないように見える
性別グループごとの曲線下面積が出力される
曲線下面積の群間比較結果も出力される
統計学的有意に異なってはいなかった
ROC 曲線を比較する方法 ― 2 つの検査値の場合
同じアウトカムを予測する、2 つの検査値の場合のうち、どちらが性能が良く、AUC が大きいかを比較する方法
検定変数に 2 つの検査値を入れる
そして、対応のあるサンプルの計画にチェックを入れる
これで、OK をクリックすると、以下のように 2 つの ROC 曲線が出力される
2 つの曲線下面積（AUC）は、以下のように計算される
s100b のほうが、数値の上では大きい
検定の結果はどうか
検定の結果は、P = 0.164 とのことで、統計学的有意に異なるとは言えなかった
このように、2 つの検査値の性能を比較することができる
まとめ
ROC 曲線を SPSS で比較する方法を解説した
ROC 分析メニューを使うと簡単に実施できる
1 つの検査値の群間比較もできるし、2 つの検査値の比較もできる
参考になれば幸い
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