联合诊断ROC分析及曲线下面积的比较

ROC曲线分析是评价指标诊断能力的重要方法。疾病的诊断通常比较复杂，只依靠单一指标往往效果不佳，很多时候需要多个指标联合才能做出诊断。

评价不同指标联合诊断的能力，可以通过比较各自的ROC曲线下面积实现。

MedCalc软件可以实现联合诊断ROC分析，并给出两两比较的假设检验结果，包括p值。

本文欲解决的问题：

拟分别用变量testa、testb和testa + testb联合诊断疾病状态，并对三者的诊断价值进行两两比较。

下面我们一起来看看。

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目  录

• 1. 录入Excel数据

• 2. 数据导入MedCalc

• 3. logistic回归

• 4. 联合诊断ROC分析及曲线下面积比较

• 5. 分析结果

• 6. 图形美化

• End

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1. 录入Excel数据

在Excel中，录入变量名和数据，下图显示部分数据。

变量解释：Testa和testb均为血液指标，为数值变量；disease为疾病状态：0为无病，1为有病。

2. 数据导入MedCalc

选中Excel中的变量名和数据，并复制，在MedCalc里新建数据集：点击File-New。

鼠标右键-粘贴即可，MedCalc默认的是带变量名的数据集，这点比SPSS方便一些。

3. logistic回归

点击Statistics——Regression——Logistic regression。

在 Logistic regression 对话框中，在Dependent Variable框选择 Disease，在Independent Variable框中第一、二行分别选择 testa 和 testb。

在Logistic Regression结果对话框中，滑动到最下方，点击Save predicted probabilities，就把概率保存到数据集中了。

此时数据框中多了一列LOGREGR_Pred1，即testa和testb通过logistic产生的预测概率值，综合反应testa和testb的诊断能力，我们可以用LOGREGR_Pred1绘制ROC曲线并计算曲线下面积。

4. 联合诊断ROC分析及曲线下面积比较

点击Statistics——ROC curves——Comparison of ROC curves。

在Comparison of ROC curves对话框中，把LOGREGR_Pred1、testa和testb三个指标放入Variables框，disease放入Classification variable框（并设置Define Status，左侧是positive，写入1；右侧是Negative，写入0），右上角方法选择DeLong，如图所示，点击OK运行。

5. 分析结果

ROC曲线对比的整体情况：

ROC曲线对比的两两比较结果：

ROC曲线对比图：

结果解读：
本文详细介绍了基于MedCalc软件实现两指标联合诊断的ROC分析，还给出了各指标两两比较的Z值和对应的P值。

6. 图形美化

只看图形，难以分别出哪条曲线是LOGREGR_Pred1、testa和testb，我们尝试对图形进行一些修改，让各个曲线更好辨认。

经过反复试验，我们发现只要删除添加在曲线上的图形，就可以很清楚地把变量和曲线对应上了。

效果图：

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