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文章来源：SPSSAU公众号
诊断试验评价指标计算，ROC曲线与AUC值差异比较，ROC曲线案例分析
一、诊断试验评价指标计算
临床诊断是医师的基础工作，诊断试验通常是指诊断或鉴定疾病状态的试验，医师在科学掌握诊断试验评价与分析的方法后，可做出稳妥的诊断结论，以避免个人经验有时出现的误诊现象。
1、配对四格表
诊断试验的数据一般以四格表形式呈现
，数据如下表所示：
a 代表真阳性、b 代表假阳性（误诊）、c 代表假阴性（漏诊）、d 代表真阴性。
2、常用评价指标
诊断试验常用的准确性评价指标及说明
如下表所示：
(1) 敏感度和特异度
敏感度(Sen)又称为真阳性率，即在实际中患者被诊断为阳性的百分比；
特异性(Spe)又称为真阴性率，即实际未患病的人被诊断为阴性的百分比。
敏感度和特异性是诊断试验的真实性指标，在一项诊断试验中，高敏感度和高特异性都有助于尽早发现/排除疾病的发生，
这两个指标均是希望越大越好
。(2) 假阳性率和假阴性率
假阳性率(FPR)又称误诊率，指本来未患病的人被诊断为阳性。
假阴性率(FNR)又称漏诊率，指本来患病的人被诊断为阴性。
这两个指标和前面敏感度 ...

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关键词：ROC曲线 指标计算 案例分析 评价指标 ROC