応用統計学

アブストラクト


ベキ正規分布に基づく臨床検査値を評価するための統計的グラフィクスの構成, 17-37

下川 敏雄,後藤 昌司

要旨

医学分野の一つの目標は,適切に疾病の有無を予測するための臨床検査法を探索し,最適なカットオフ値を見出すことである.このとき,有用な統計的方法の一つがROC(Receiver Operating Characteristic)曲線である.近年,ROC曲線に基づく多くの統計的推測の方法が提案されている(例えば,Pepe(1998),Wieand et al.(1989),Zou and Hall(2000),Zweig and Campbell(1993)).他方,上記の目標に対するROC曲線の視覚表現が不十分な場面も少なくない.本論文では,ROC曲線を補完するための3種類のグラフィクスとして,スキル・プロット(Briggs and Zaretzki, 2008),尤度比グラフ(Biggerstaff, 2000),そして予測性曲線(Huang et al., 2007)をとりあげた.そして,非疾患群および疾患群がベキ正規分布(Goto et al., 1974)に従うと仮定したもとで,それらの方法を拡張した.これらのグラフィクスの性能は二つの文献事例により評価した.その結果,スキル・プロットは,任意のコストに基づく最適カットオフ値を容易に視察できた.また,尤度比グラフは,特定のカットオフ値のもとで複数の臨床検査値を陽性予測値,陰性予測値の視点から比較できた.さらに,予測性曲線は,任意の臨床検査値による疾患のリスク確率への影響をグラフィカルに視察するのに有用だった.

英文要旨

Graphical Methods Based on Power-normal Distribution for Evaluation of Medical Diagnostic Data

Toshio Shimokawa and Masashi Goto

In the medical field, accurate diagnosis of diseases is pivotal. The receiver operating characteristic (ROC) curve is a useful statistical graphic for evaluating laboratory test values in medical diagnosis. In recent years, some ROC curve methods and statistical inference methods based on the ROC curve have been proposed (e.g., Pepe, 1998 : Wieand et al., 1989: Zou and Hall, 2000 : Zweig and Campbell, 1993). However, few studies have identified the problem of the ROC curve regarding graphical representation. In this study, we consider this problem and develop three kinds of statistical graphics, namely, skill plot, likelihood ratio plot, and skillness plot. These plots were developed on the basis of power-normal distribution. The usefulness of these statistical graphics was evaluated using two practical examples. The results showed that our proposed graphics can overcome the problem of the ROC curve.


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