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Schwellenwert der ROC

  • R.-D. HilgersEmail author
  • N. Heussen
  • S. Stanzel
Chapter
Part of the Springer Reference Medizin book series (SRM)

Synonym(e)

 Cut-off-Wert der ROC

Englischer Begriff

cut-off value; cut-off

Definition

Der Schwellenwert der ROC ist ein Wert zur Klassifizierung von quantitativen Messergebnissen einer  Stichprobe in diagnostisch positive bzw. negative Fälle.

Beschreibung

Um zu einer Klassifizierung der Messergebnisse eines diagnostischen Testverfahrens ( Test, diagnostischer) in positiv, für nicht normale Werte, und negativ, für normale Werte, zu gelangen, wird der Wertebereich dichotomisiert. Dazu wird ein Schwellenwert gewählt, anhand dessen der Messbereich in 2 nicht überlappende Bereiche (positives/negatives Testresultat) geteilt wird.

Im Rahmen diagnostischer Testverfahren besteht eines der Ziele der ROC-Analyse darin, einen geeigneten Schwellenwert zu ermitteln. Aufgrund der Eigenschaften der  ROC-Kurve empfiehlt sich vor allem ein Wert nahe der linken oberen Ecke der grafischen Darstellung. Sollten nicht klinische oder praktische Gründe für einen bestimmten Schwellenwert sprechen, etwa ein Schwellenwert mit einer geringen falsch-positiv oder falsch-negativ Rate, so könnte man auch alternativ den Ausdruck [Sensitivität – m × (1 − Spezifität)] maximieren. Ist m = 1, so maximiert man lediglich die Summe aus Sensitivität ( Sensitivität, diagnostische) und Spezifität ( Spezifität, diagnostische). Dies entspricht der Minimierung der Wahrscheinlichkeiten möglicher Fehlentscheidungen, was in der Praxis nicht notwendigerweise die einzig zu bevorzugende Strategie darstellt. Bei der Wahl von m können daher auch Kostenargumente für Falschentscheidungen und A-priori-Wahrscheinlichkeiten ( A priori odds) Berücksichtigung finden.

Literatur

  1. Hilgers R-D, Bauer P, Scheiber V (2002) Einführung in die Medizinische Statistik. Springer, Berlin/Heidelberg/New YorkGoogle Scholar
  2. Zweig MH, Campbell G (1993) Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a fundamental evaluation tool in clinical medicine. Clin Chem 39:561–577PubMedPubMedCentralGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2019

Authors and Affiliations

  1. 1.Institut für Medizinische StatistikUniversitätsklinikum der RWTH AachenAachenDeutschland
  2. 2.DKFZ HeidelbergHeidelbergDeutschland

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