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检测的灵敏度,特异度和预测值,以及最终阳性标准定义的选取决定于这样一种选择是受试者实际无病而被标记为有病(假阳性)还是当他实际有病而被标记为无病(假阴性),那一种更糟糕。这种权衡应该同时考虑病人需求和医生的诊断需要。Knapp and Miller,1992.
情形:
1.当遗失一个病例的后果是潜在严重的
2.当一个假阳性诊断可能导致一个危险的治疗方案
受试者操作特性曲线是用来比较两种竞争性诊断检测的表现,同时也可以用来决定这些测试中合适的分界值。当你拥有连续标准(预言或者独立)变异时,这项技术可以被用来做是或非的决定。ROC曲线经常被用在医学领域。它可以被用于任何分类程序。比如,可能被用于两组判别分析中,来决定一个判别分数中较合适的分界值用于每一个体的分类。(Knapp and Miller, 1992).