수신기 작동 특성 분석에서의 공변량 조정

분류 정확도는 마커 또는 진단 검사로 하여금 두 그룹의 개인, 즉 사례와 대조군을 구별할 수 있는 능력이며, 일반적으로 수신기 작동 특성(ROC) 곡선을 사용하여 요약됩니다. 분류 정확도 연구에서는 ROC 분석에 통합해야 할 공변량이 자주 존재합니다. 우리는 공변량 정보를 활용하는 세 가지 방법을 설명합니다. 대조군 간의 마커 관찰에 영향을 미치는 요소에 대해서는 공변량 조정 방법을 제시합니다. 구별에 영향을 미치는 요소(즉, ROC 곡선)에 대해서는 공변량의 함수로 ROC 곡선을 모델링하는 방법을 설명합니다. 마지막으로, 구별에 기여하는 요소에 대해서는 마커와 공변량 정보를 결합하는 것을 제안하고, 공변량에 마커를 추가함으로써 구별 정확도가 얼마나 향상되는지를 물어봅니다 (증분 가치). 이러한 방법은 대조군 분포에 대해 표준화된 사례 마커 관찰 분포의 요약으로서 ROC 곡선을 나타낼 때 자연스럽게 따라옵니다.