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如何用GraphPad Prism 8 绘制ROC曲线

受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。


在创建诊断试验时,ROC曲线可以帮助你决定在“正常”与“异常”之间划定界限线。对于“正常”与“异常”之间的各个可能界限,ROC图表显示了灵敏度(检测疾病的能力)和特异性(检测未患有疾病的能力)之间的取舍。


关于ROC曲线的一些理解

1.在评价诊断试验时,一般来说很难确定用来区分“正常”与“异常”临床诊断的实验室阈值;

2.如果设置一个高阈值(假设检验值随着疾病严重程度的增加而增加),则可能会缺失一些检验值较低或病情较轻的个体。灵敏度,将通过阳性试验正确识别的疾病患者比例将会很低。几乎没有阳性试验呈假阳性,但许多阴性试验呈假阴性;

3.如果设置一个低阈值,你会发现患有该疾病的大多数人,但可能会错误地将许多正常人诊断为“异常”。特异性,通过阴性试验正确识别的未患病群体比例将会很低。几乎没有阴性试验呈假阴性,但许多阳性试验呈假阳性;

4. 高灵敏度和高特异性很难同时存在(除非设计出非常优秀的诊断试验);

5.灵敏度和特异性的最佳组合是什么?视具体情况而定。在一些病例中,可能会以牺牲特异性为代价的得到更高的灵敏度。而在其它病例中,则正好相反。软件工具无法帮助你判断如何组合它们。




1.Graphpad中创建
打开Graphpad,选择Column,点击Create

1.png

2.输入/导入数据

2.png

3.分析

Step1:点击左边的Results中的New Analysis,选择Column analysis中的ROC Curve

3.png

Step2:点击OK

4.png

Area值就是的AUC值,AUC=0.7120,AUC:Area under curve。

5.png

4.绘图①-Graphs

点击左边Graph中的ROC curve:

6.png

7.png

5.绘图②-Graphs(美化一下)

Step1 :双击坐标轴,选择Frame and Origin,5*5,Frame style改为"Plain Frame".

8.png

Step2:双击绘图区域,取消选择Show symbols(显示关键点),改变Color(颜色)、Style(类型改成折线)、Show legend(图例)等参数。

9.png

调整后,一幅标准的ROC曲线就完成了!

10.png

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