ROC Analizi ve Biyoistatistik
ROC analizi (Receiver operating characteristic), bilimsel araştırmalarımızda (biyoistatistik vb.) bir tanı grubuna yönelik performans ölçümünü gerçekleştirmek ve bir nicel tahminci değişkenin kesim noktasını (cut-off) belirlemek üzere kullandığımız veri analizi tekniğidir. ROC analizini uygulayabilmek için ROC eğrileri olarak tanımlanan grafiksel alan hesaplamalarından yararlanıyoruz.
Bu teknik özellikle biyoistatistik alanındaki tıbbi çalışmalar kapsamında sağlıklı-hasta grupları üzerinden tanı testlerinin performanslarını değerlendirmek ve tıbbi bir değişkenin kesim noktalarını tespit etmek amacıyla yoğun olarak kullanılmaktadır.
Tıbbi araştırmalarda, özel hastalık türlerine yönelik geliştirilen yeni testlerin performansını belirleme noktasında özel yaklaşımlara ihtiyaç duyarız. Hastalık grubuna göre seçtiğimiz bir nicel ölçüm verisinin anlamlı fark yaratacağı eşik değerini tespit etmeyi amaçlarız. Klinik araştırma bulgularımızda test sonuçlarının doğruluk düzeylerini belirlemek ROC eğrileri üzerinden yapılan değerlendirmeler biyoistatistik alanında son derece önemlidir.
ROC Analizi ve Alternatif Yaklaşımlar
ROC analizi sonucunda tıbbi tanı işlemlerimize yönelik çok sayıda istatistiksel ölçüm değeri hesaplayabilir ve bu değerlere göre biyoistatistiksel çıkarımlarda bulunabiliriz. Veri analizi bulgularında en sık kullanılan performans ölçüm parametrelerinin başında AUC değeri gelmektedir. Biyoistatistik alanında uyguladığımız tanı testlerinin performasını değerlendirmek için klasik ölçümlerin yanı sıra çok sayıda bulguyu da elde edebilmemiz mümkündür:
- Duyarlılık (Sensitivity)
- Özgüllük (Specificity)
- Pozitif-negatif tahminsel değerler (PPV-NPV)
- Pozitif-negatif olabilirlik oran (LR+, LR-) değerleri
- Youden indeksi
- Ki-kare test bulguları ve anlamlılık değerleri (p-value)
İSTMER olarak bilimsel uzmanlığımıza dayanarak tanı testlerine dair klasik istatistiksel ölçümlerin yanı sıra çok sayıda alternatif ölçülere dair hesaplamalar yapabiliyoruz. Performans ölçümlerinin tahmin değerleri ile beraber güven sınırlarını da içeren istatistiksel hesaplamalar gerçekleştiriyoruz.
Genel olarak tanı testlerinde kullandığımız iki gruplu tanı gruplarının yanı sıra çok gruplu analizler için de eşik değer belirleme ve performans ölçümleme adımlarını uygulayabiliyoruz. Standart uygulamaların yanı sıra kullandığımız özel veri görselleştirme teknikleri ile İSTMER ekibi olarak fark yaratıyoruz.
ROC Analizi ve İstatistik Yazılımları
Biyoistatistik çalışmalarında kullandığımız SPSS, R Project, NCSS gibi özel istatistiksel yazılımlar ve akademik uzmanlığımızın birleşimi sonucunda zengin ROC analizi uygulamaları gerçekleştirmek üzere sizi de ailemize bekliyoruz.