ROC (Receiver operationg characteristic) eğrisi altı alan hesaplama yöntemlerinin karşılaştırılması
ROC (receiver operating characteristic) comparison of methods used in the calculation of area under curve
Yazar: METİN VURAL
Danışman: PROF. DR. AHMET DİRİCAN
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: ROC analizi = ROC analysis ; ROC eğrisi = ROC curves ; Teşhis testleri = Diagnostic tests ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Sağlık alanında, koruyucu tıp veya klinik çalışmalarda doğru ve erken tanı konması, başta ilgili hastalığın toplumsal seyri ve tedavi uygulamaları olmak üzere, olası tüm etkileşimleri ve sonuçlarının kontrolünü sağlayacaktır. 
Tanı testi (diagnostik test) şüphelenilen hastalığın varlığı/yokluğunun belirlemesi amacıyla kullanılan değerlendirme kurguları veya özgün gereçlerin kullanımıyla elde edilen ölçüm veya hesaplama sonuçlarıdır.Yeni bir tanı test önerildiğinde, onun insan sağlığı üzerine olan etkisinin araştırlmasının amacı yalın uygulamalar ile risksiz, ekonomik olarak uygun ve yeterince doğruluğa sahip ve karalı sonuçlar verebiliyorsa kullanılacaktır.
Tanı testi performans belirlenmesi ve kıyaslamalarda Receiver Operating Characteristic (ROC) eğrisi çözümlemesi kullanılır. ROC eğrisi altındaki alan (Area Under Curve) tanı testinin doğruluk düzeyinin en iyi göstergesi kabul edilir.
Bu çalışmada,ROC eğrisi analizinin örneklem ve değişkenin sahip olduğu dağılım özelliklerine (parametrik/nonparametrik) bağlı olarak değişebildiği için, eldeki veriye en uygun çözümleme yaklaşımları ve özellikleri ele alınacaktır. Sürekli sonuçlu ölçütlerde altın standarda göre hasta ve sağlamların tanı testi sonuçlarının ve normal dağılımlı (parametrik) olduğu veya olmadığı (nonparametric) durumda kullanılan hesaplama yöntemlerinin sonuç bulgusu olan eğri altı alanların (AUC) birbirleri arasındaki farklılıklar incelenmiştir.Ayrıca, bir tanı testinin sürekli bir ölçütken bunun iki sonuçlu hale dönüştürmenin eğri altı alanların özelliklerine olan etkileri de örneklenmeye çalışılmıştır. 
Örnek veri seti üzerinde yapılan değerlendirmeler sonucunda, normal dağılıma sahip tanı testi sonuçlarının parametrik hesaplama yöntemlerinin daha uygun (yansız) olduğu sonucuna varılmıştır.Varyansın geniş olduğu ve/veya çarpık dağılımlı verilerde, parametrik olmayan yönteminlerin (Mann Whitney) kullanılması daha uygun olacaktır.Eldeki sürekli değişkenin iki biçimli (dikotom) hale dönüştürülmesi ve kesim noktası (cut-off point) seçimi de (yüksek/düşük) neden olduğu bilgi kaybı nedeniyle, hesaplama sonuçlarını çok önemli ölçülerde etkileyecektir.
Bu çalışmada Binormal, Binomial exact_De Long ve Nonparametric (Mann-Whitney) çözümleme yöntemleri belli düzeylerde farklılıklar göstermesine ragmen,aralarında gözlenen farkların anlamlı olmadığı gözlenmiştir.

Abstract:
Accurate and early diagnosis in preventive medicine or clinical studies in the field of health will ensure the control of all possible interactions and results, especially the social course and treatment practices of the relevant disease. A diagnostic test is the measurement or calculation results obtained by the use of evaluation setups or original tools used to determine the presence/absence of the suspected disease. When a new diagnostic test is proposed, it will be used in case the purpose of researching its effect on human health is risk-free, economically viable, sufficiently accurate and stable with lean applications. Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis is used for diagnostic test performance determination and comparisons. The area under the ROC curve (Area Under Curve - AUC) is considered the best indicator of the accuracy level of the diagnostic test.
In this study, since the ROC curve analysis can vary depending on the sample and the distribution properties (parametric/nonparametric) of the variable, the most appropriate analysis approaches and their properties will be discussed according to the data in hand. The differences between the diagnostic test results of patients and healthy individuals were examined according to the gold standard in continuous results criteria, based on the areas under the curve (AUC), which are the result findings of the calculation methods used in the normal distribution (parametric) and otherwise (nonparametric). In addition, as a diagnostic test is a continuous criterion, the effects of converting it into binary results on the properties of the areas under the curve were also tried to be exemplified.
As a result of the evaluations made on the sample data set, it was concluded that the parametric calculation methods of the normal distribution diagnostic test results were more appropriate (unbiased). It would be more appropriate to use a nonparametric method (Mann Whitney) in data with large variance and/or skew distributed data. The transformation of the current continuous variable into a dichotomous form and the selection of the cut-off point (high / low) will also affect the calculation results significantly due to the loss of information caused by this method.
In this study, the differences observed between the Binormal, Binomial exact_De Long and Nonparametric (Mann-Whitney) analysis methods were not significant, although they do differ at certain levels.