分野で診断検査の時に使用されます。診断検査の正確性や情報を比較する際に良く使用され、基準手法としても広く認知されています。学習する項目このチュートリアルでは、以下の項目について解説します。ROC曲線解析を行う解析結果の読み取りを行うステップこの例では、血清ナトリウムがRMSF(ロッキー山発疹熱)の診断の助けとなるかどうか判断するの研究を行います。このデータはRMSFに感染した患者としていない人から血清ナトリウムを計測したものです。その際、2種類の選別方法で計測されました。ROC曲線解析は両方の手法のデータに対して行われ、血清ナトリウム値とRMSFの関係を調べて診断方法をよりよくできるか模索します。新しいワークブックを用意します。サンプルフォルダを選択して、サンプルフォルダを開きます。空のワークシートにファイルをドラッグアンドドロップしてインポートします。統計:ROC曲線と選択してROCCurveダイアログを開きます。入力データブランチで列B(Method1)と列C(Method2)をデータとして、列A(Sickness)を状態としてそれぞれ選択します。ROC曲線の項目にある最適なカットポイントにチェックを付けます。他の設定はデフォルトのままでOKボタンを押して分析を行います。Curve1ワークシートを開き、分析結果の表を開きます。表から、両方の手法において漸近確率は0.05よりも小さいため、どちらの手法でも効果があると結論付ける事ができます。ROC解析では、面積が1.0に近いほど良いテストであり、面積が0.5に近いほど悪いテストとなります。2の曲線以下の面積は0.79407となります。どちらの結果も0.5よりも大きくなっています。2よりも良い方法であると言えます。レポート内に出力されているROC曲線の形を分析する事もできます。2よりも良い手法であると結論付ける事ができます。