2つのROC曲線の差を比較するときのサンプルサイズ計算 もうひとつの方法

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2つのROC曲線の差を比較するときの サンプルサイズ計算には、 いくつか方法がある。

2つのROC曲線を比較する時のサンプルサイズ計算その1

先行研究から、疾患あり・なし別の指標1・指標2 それぞれの平均と標準偏差が読み取れる場合の計算方法。

2つのROC曲線の差を比較するときのサンプルサイズ計算の例

統計ソフトRを使う。 最初に一回だけインストールする。
install.packages("pROC")
pROCパッケージを呼び出す。 これはソフトウェア起動時毎回。
library(pROC)
疾患なしの、指標1の平均が7.54、標準偏差が2.02、 疾患ありの、指標1の平均が14.7、標準偏差が3.94、 疾患なしの、指標2の平均が1.36、標準偏差が0.14、 疾患なしの、指標2の平均が1.53、標準偏差が0.16とする。
指標1のArea Under the Curve(AUC)を0.979、 指標2のAUCを0.919とする。
疾患あり、なし、それぞれの指標1と指標2の 相関係数をともに0.60とする。
mN.1 <- 7.54
sN.1 <- 2.02
mD.1 <- 14.7
sD.1 <- 3.94

mN.2 <- 1.36
sN.2 <- 0.14
mD.2 <- 1.53
sD.2 <- 0.16

AUC.1 <- 0.979
AUC.2 <- 0.919

rD <- 0.60
rN <- 0.60

平均と標準偏差を使って、 パラメータを計算して、 そのひとセットを準備する。
A.1 <- (mD.1 - mN.1)/sD.1
B.1 <- sN.1/sD.1

A.2 <- (mD.2 - mN.2)/sD.2
B.2 <- sN.2/sD.2

parameters <- list(A1=A.1, B1=B.1, A2=A.2, B2=B.2, rn=rN, ra=rD, delta=AUC.1-AUC.2)

サンプルサイズ計算をする。
検出力80%、疾患あり:なしの比(kappa)を1:4にする。
power.roc.test(parameters, power=0.80, kappa=4)
結果が出力される。 疾患あり68例、 疾患なし272例、 合計340例必要と計算された。
> power.roc.test(parameters, power=0.80, kappa=4)

     Two ROC curves power calculation 

         ncases = 67.93234
      ncontrols = 271.7294
      sig.level = 0.05
          power = 0.8