roc分析是什麼

ROC分析是把靈敏度和特異度結合起來綜合評價診斷準確度或判別效果的一種方法。至今，作為一個基本的評價方法，在醫學診斷試驗評價過程中已佔有關鍵位置。

ROC分析，應用曲線下面積(Area under curve，AUC)這一綜合統計量作定量分析，AUC介於1.0和0.5之間，AUC越接近於1，説明診斷效果越好：①AUC介於0.5～0.7時有較低準確性。②AUC介於0.7～0.9時有一定準確性。③AUC在0.9以上時有較高準確性。④AUC=0.5時，説明診斷方法完全不起作用，無診斷價值。AUC及其標準誤(S.E.)的計算方法很多，統計學方法可用Wilcoxon非參數方法進行推算，目前已有相應的計算機軟件(如Spss15.0)可供使用。

roc分析一般指接受者操作特徵曲線。接受者操作特性曲線是指在特定刺激條件下，以被試在不同判斷標準下所得的虛報概率P（y/N）為橫座標，以擊中概率P（y/SN）為縱座標，畫得的各點的連線。