Алгоритм применения roc-анализа в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS
https://doi.org/10.52485/19986173_2021_1_148
Аннотация
Цель исследования. Предметом исследования явилось изучение основ применения ROC-анализа, позволяющего определить и сравнить основные показатели информативности изучаемых диагностических методов или тестов. Темой исследования явилось применение ROC-анализа в биомедицинских исследованиях. Целью работы явилось описание алгоритма применения ROC-анализа в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS.
Материалы и методы. Проведен научный обзор возможностей применения ROC-анализа в биомедицинских исследованиях. Практические основы применения ROC-анализа для определения чувствительности и специфичности изучаемых диагностических методов или тестов рассмотрены на примере пакета программ «IBM SPSS Statistics Version 25.0» (International Business Machines Corporation, США).
Результаты. Определен оптимальный алгоритм применения ROC-анализа в биомедицинских исследованиях. Подробно описаны возможности применения ROC-анализа в программе SPSS, даны рекомендации по интерпретации полученных результатов анализа.
Заключение. Использование описанного алгоритма применения ROC-анализа позволит повысить уровень представления результатов биомедицинских исследований.
Об авторе
В. А. Мудров
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Читинская государственная медицинская академия» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия
Россия
672000, г. Чита, ул. Горького, 39а
Список литературы
1. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб. ДиаСофт. 2005.
2. Левин И.А., Манухин И.Б., Пономарева Ю.Н., Шуметов В.Г. Методология и практика анализа данных в медицине: монография. М. Тель-Авив. АПЛИТ. 2010.
3. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М. МедиаСфера. 2006.
4. Peacock J.L., Peacock P.J. Oxford Handbook of Medical Statistics. Oxford University Press. 2011.
5. Васильев А.Ю., Малый А.Ю., Серов Н.С. Анализ данных лучевых методов исследования на основе принципов доказательной медицины: учебное пособие. М. ГЭОТАР-Медиа. 2008
6. Григорьев С.Г., Лобзин Ю.В., Скрипченко Н.В. Роль и место логистической регрессии и ROC-анализа в решении медицинских диагностических задач. Журнал инфектологии. 2016. 8(4). 36-45. doi: 10.22625/2072-6732-2016-8-4-36-45.
7. Kumar R., Indrayan A. Receiver operating characteristic (ROC) curve for medical researchers. Indian Pediatr. 2011. 48(4). 277-287. doi: 10.1007/s13312-011-0055-4.
8. Fawcett T. An introduction to ROC analysis. Pattern Recognition Letters. 2006. 27. 861-874.
9. Lang T.A., Altman D.G. Basic statistical reporting for articles published in Biomedical Journals: The “Statistical Analyses and Methods in the Published Literature” or the SAMPL Guidelines. International Journal of Nursing Studies. 2015. 52(1). 5-9. doi:10.1016/j.ijnurstu.2014.09.006.
10. Lang T.A., Altman D.G. Statistical analyses and methods in the published literature: The SAMPL guidelines. Medical Writing. 2016. 25(3). 31-36. doi: 10.18243/eon/2016.9.7.4.
11. Hajian-Tilaki K. Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve Analysis for Medical Diagnostic Test Evaluation. Caspian J Intern Med. 2013. 4(2). 627-635.
12. Наследов А. IBMSPSSStatistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. Санкт-Петербург. Питер. 2013.
Рецензия
Для цитирования:
Мудров В.А. Алгоритм применения roc-анализа в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2021;(1):148-153. https://doi.org/10.52485/19986173_2021_1_148
For citation:
Mudrov V.A. Roc curve analysis algorithm in biomedical research using SPSS software package. Transbaikalian Medical Bulletin. 2021;(1):148-153. (In Russ.) https://doi.org/10.52485/19986173_2021_1_148
Просмотров:
216
Послать статью по эл. почте 