Receiver Operating Characteristic ROC Operationscharakteristik
Methodisch gesehen eine spezielle Operationscharakteristik.
Graphische Darstellung der diagnostischen Sensitivität über der diagnostischen Spezifität, beides in Abhängigkeit des Cut-Off Punktes.
Der Cut-Off Punkt repräsentiert die Grenze [Gesund - Krank].
Durch die Verschiebung des Cut-Off Punktes kommt es überhaupt zur ROC Kurve.
(Siehe Anmerkung neben folgendem Bild)
Beispiel: CDT und
GGT Als Erkennungstests bezüglich Alkoholismus.
Anmerkung:
In dem Bild ist die Ausprägungsstärke des Alkoholismus (Cut-Off Punkt) versteckt enthalten, die der Test erkennen soll.
Indem man auf einer der beiden Kurven nach rechts wandert, nimmt die Ausprägungsstärke zu.
Links unten ist die schwächste interessierende Ausprägung, hier haben beide Methoden Erkennungsprobleme: Kranke werden für gesund befunden (Sensitivität ~0). Geht man weiter nach rechts, dann ist CDT auf fast dem gesamten interessierenden Bereich sensitiver als GGT.
Rechts oben ist die Sensitivität ("Einen Kranken als krank zu erkennen") bei beiden Tests maximal (=1)
Allerdings "erkennen" beide Tests bei einem derart gewählten Cut-Off Punkt auch fast alle Nicht-Alkoholiker als alkoholkrank (Spezifität: "Einen Gesunden für gesund befinden , = 0)
Ein vergleichbarer Sachverhalt liegt bei Loskontrollen in industriellen Prozessen vor.
Dies wird durch die OC, Operating Characteristic widergespiegelt.
Graphisch ist das in dieser Exceltabelle dargestellt (Tabellenblätter OC...).
Anmerkung:
Die Testsicherheit wurde hier anhand zweier Kurven in Abhängigkeit von der Ausprägungsstärke einer Krankheit dargestellt. Hier steht also die Frage im Vordergrund
"Wie stark krank muss jemand sein, damit man ihn mit einer bestimmten Sicherheit auch als krank erkennt?
In der Exceltabelle "
Dort steht die Frage im Vordergrund
"Wie hoch ist der Anteil wirklich Kranker unter den für krank Befundenen in Abhängigkeit von der Prävalenz?"
28.08.2005