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自变量和因变量均是分类变量能否做ROC曲线?

已有 74 次阅读2019-7-17 17:10 |个人分类:统计|系统分类:医学科学

自变量和因变量均是二分类变量,能否做ROC曲线?如果不行,如何检验这个变量的诊断效能?能否计算敏感性和特异性等指标?
回答:这种情况不能用ROC曲线分析。只能用公式手动计算(或者配对卡方检验得出)敏感性、特异性、准确性等效能指标。然后用率的95%置信区间计算CI,这些变量也可以评价这个变量的预测效能

特异度(Spe)=TN/(FP+TN)?

敏感度(Sen)=TP/(TP+FN)?

阳性预测值(PPV)=TP/(TP+FP)?

阴性预测值(NPV)=TN/(FN+TN)?

配对卡方检验SPSS过程见:http://www.iikx.com/news/statistics/4572.html
用配对卡方检验即可得出敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等指标,输出结果见下图:

如:特异度(Spe)=TN/(FP+TN)? ? ? ? ? ? TN(真阴性)、FP(假阳性)
标准误
?
95%置信区间为:Spe +- 1.96 SEspe
率的95%置信区间计算CI?http://weixin.pkudata.cn:8080/bjdx/rindex2.do?
下图所示,率就是敏感度百分率,样本量即计算敏感度公式的“分母”,即TP+FN

其他用各自的公式计算也可以得到
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