MedCalc 如何精确调用曲线

描述

精确召回曲线是针对不同阈值的精度(阳性预测值,y轴)相对于召回率(灵敏度,x轴)的图。它是ROC曲线的替代方法(Saito&Rehmsmeier,2015)。

如果MedCalc比较精确调用曲线,则将构造两个因变量的精确调用曲线。“因变量”是指两个变量的数据源自相同的情况,因此是成对的。

MedCalc从原始数据(而不是从灵敏度-PPV表)生成精确调用曲线,并计算两条曲线下的面积之间的差异,以及95%BC自举置信区间作为该差异。

如何为精确调用曲线输入数据

为了创建精确召回曲线,您应该进行两个感兴趣的测量(=您要研究的参数)和一个独立的诊断,该诊断将您的研究对象分为两个不同的组:患病组和未患病组。后一种诊断应独立于所关注的测量。

在电子表格中,为感兴趣的变量(例如,Param1和Param2)创建一列“分类”和两列。对于每个研究对象,输入如下分类代码:1用于患病病例,0用于未患病或正常病例。在“参数1”和“参数2”列中,在同一行上输入每种情况的相关测量值(可以是测量值,等级等-如果数据是分类的,请用数值对它们进行编码)。

用于精确调用曲线比较的数据

必填项

比较精确调用曲线的对话框

  • 变量:选择感兴趣的两个变量。
  • 分类变量:选择表示诊断的二分变量(0 =阴性,1 =阳性)。如果数据的编码方式不同,则可以使用“定义状态”工具重新编码数据。

    正确识别阳性病例很重要。

  • 过滤器:(可选)过滤器,以便仅包括案例的选定子组(例如AGE> 21,SEX =“ Male”)。
  • 选项:
    • Bootstrap置信区间:选择此选项可计算自举曲线下面积(AUC)以及AUC之间的差异的置信区间。
    • 高级:单击此按钮以指定引导程序参数:复制数和随机数种子。
  • 图形:
    • 可以标记与标准值相对应的点。
结果

精确调用曲线的比较结果

首先,MedCalc为每个变量报告以下统计信息:

  • 阳性和阴性组中的样本量。
  • 使用非线性插值法计算的精确召回曲线(AUC)下的面积(Davis&Goadrich,2006)。
  • max:F 1分数是测试准确性的度量,是准确性和查全率的谐波平均值。它是在每个测量级别上计算的,F max是所有测量级别上的最大F 1分数。

    1分数= 2 x(调用x精度)/(调用+精度)

  • 相关标准:达到F max的标准(测量水平)。
  • 如果选择了相应的选项,该方案还提供了BC的95%自举置信区间(埃夫隆,1987;埃夫隆&Tibshirani,1993)为AUC 

另请参阅有关准则值的注释。

接下来,MedCalc报告精确召回曲线(AUC)下两个区域之间的差异,如果选择了相应选项,则还会针对该差异提供95%BC自举置信区间。

图形

精确调用曲线图的比较

当被选择的选项,以对应于图中的标准值标记点,然后当你上的标记单击,(为阳性)中相应的标准将被一起召回(灵敏度),精密(阳性预测值)和F给定1得分。

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