ROC Eğrisi / Tanısal Tarama Analizi
Bir tanı testinin/biyobelirtecin ayırt edicilik gücünü AUC, optimal kesim noktası ve duyarlılık/özgüllük tablosu ile ölçün. İki testi DeLong testiyle karşılaştırma seçeneği dahil.
ROC Eğrisi & AUC
AUC değeri Hanley-McNeil %95 güven aralığı ile raporlanır.
Optimal Kesim Noktası
Youden J indeksine göre en iyi kesim noktası ve o noktadaki duyarlılık/özgüllük/PPV/NPV/LR+/LR- tablosu.
İki Test Karşılaştırma
Aynı örneklemdeki iki testin AUC farkı DeLong testiyle sınanır.
PDF Rapor
ROC eğrisi grafiği ve APA formatında raporlama cümlesi PDF olarak indirilir.
Nasıl Çalışır?
CSV veya Excel dosyanızı yükleyin.
Analiz otomatik olarak saniyeler içinde tamamlanır.
Sonuçları ekranda görün ve PDF olarak indirin.
Ücretsiz hesap açın, hemen kullanmaya başlayın.
Başla — ÜcretsizROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi analizi, sürekli bir test veya biyobelirtecin ikili bir referans (altın standart) durumu ayırt etme gücünü ölçen bir yöntemdir. Tanısal/tarama testlerinin doğruluğunu değerlendirmek için sağlık bilimleri alanında yaygın olarak kullanılır. Eğrinin altındaki alan (AUC) 0.5 (rastgele tahmin) ile 1.0 (mükemmel ayırt edicilik) arasında değişir.
Kullanım Rehberi
Ne Zaman Kullanılır?
Bir test veya ölçümün (örn. bir biyobelirteç düzeyi, bir ölçek puanı) hastalığı/durumu olan ve olmayan bireyleri ne kadar iyi ayırt ettiğini sınamak istediğinizde kullanın. İki farklı testi aynı örneklem üzerinde karşılaştırmak istiyorsanız (hangisi daha iyi ayırt edicilik sağlıyor?) DeLong testiyle karşılaştırma seçeneğini kullanın.
Varsayımlar ve Sınırlılıklar
Referans (altın standart) değişkeni tam 2 kategorili olmalıdır (hasta/sağlıklı gibi). Test değişkeni sürekli veya sıralı olmalıdır. İki test karşılaştırmasında her iki test de aynı örneklem (aynı bireyler) üzerinde ölçülmüş olmalıdır (eşleştirilmiş/paired tasarım) — DeLong testi bu korelasyonu hesaba katar.
Sonuçlar Nasıl Yorumlanır?
AUC: 0.90+ mükemmel, 0.80–0.90 çok iyi, 0.70–0.80 iyi, 0.60–0.70 orta, 0.50–0.60 zayıf, < 0.50 ayırt edicilik yok/ters yönlü. Youden J İndeksi (duyarlılık + özgüllük − 1) en yüksek olduğu nokta optimal kesim noktası olarak seçilir. Duyarlılık (Sensitivity): Gerçek pozitifleri doğru tespit etme oranı. Özgüllük (Specificity): Gerçek negatifleri doğru tespit etme oranı. PPV/NPV: Pozitif/negatif test sonucunun gerçek durumu yansıtma olasılığı (örneklem prevalansına bağlıdır). LR+/LR−: Olabilirlik oranları, test sonucunun tanı olasılığını ne kadar değiştirdiğini gösterir.
APA Formatı Örneği
Biyobelirteç X, hastalık durumunu ayırt etmede AUC = .91 ile mükemmel bir performans göstermiştir (%95 GA [.87, .96], p < .001). Youden J indeksine göre optimal kesim noktası 4.2 olarak belirlenmiş, bu noktada duyarlılık %85, özgüllük %88 olarak hesaplanmıştır.
Sık Sorulan Sorular
AUC değeri ne kadar olmalı ki test "iyi" sayılsın?
Genel kabul gören eşiklere göre AUC ≥ 0.80 "çok iyi", 0.70–0.80 "iyi" kabul edilir. Ancak klinik bağlama göre değişir — tarama testlerinde yüksek duyarlılık, doğrulama testlerinde yüksek özgüllük önceliklidir.
Optimal kesim noktasını neden Youden J ile belirliyoruz?
Youden J indeksi (duyarlılık + özgüllük − 1), duyarlılık ve özgüllüğü eşit ağırlıklandırarak tek bir optimal nokta önerir. Klinik önceliğiniz farklıysa (örn. yanlış negatifin maliyeti çok yüksekse) daha yüksek duyarlılıklı farklı bir kesim noktası tercih edilebilir.
Bu analizi kendiniz yapmak yerine uzmanına bırakmak ister misiniz?
Verilerinizi gönderin, uzman analistlerimiz ROC Eğrisi / Tanısal Tarama Analizi analizini sizin adınıza gerçekleştirip raporlasın. Ücretsiz ön değerlendirme ile başlayın.
Ücretsiz Proje Talebi GönderBu analizi öğrenmek ister misiniz?
ROC Eğrisi / Tanısal Tarama Analizi analizini kendi verinizle yapmayı birebir eğitimle öğrenin.
Eğitimleri Keşfet