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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).