roc分析是什么

ROC分析是把灵敏度和特异度结合起来综合评价诊断准确度或判别效果的一种方法。至今，作为一个基本的评价方法，在医学诊断试验评价过程中已占有关键位置。

ROC分析，应用曲线下面积(Area under curve，AUC)这一综合统计量作定量分析，AUC介于1.0和0.5之间，AUC越接近于1，说明诊断效果越好：①AUC介于0.5～0.7时有较低准确性。②AUC介于0.7～0.9时有一定准确性。③AUC在0.9以上时有较高准确性。④AUC=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC及其标准误(S.E.)的计算方法很多，统计学方法可用Wilcoxon非参数方法进行推算，目前已有相应的计算机软件(如Spss15.0)可供使用。

roc分析一般指接受者操作特征曲线。接受者操作特性曲线是指在特定刺激条件下，以被试在不同判断标准下所得的虚报概率P（y/N）为横坐标，以击中概率P（y/SN）为纵坐标，画得的各点的连线。