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エクセル統計 搭載機能

ROC曲線 : ROC Curve

概要

ROC曲線とは、検査の性能を2次元のグラフに表したものです。信号ありと信号なし(異常と正常)を区分する点を基準点とし、複数の基準点について感度と特異度を計算します。ROC曲線は縦軸に感度(TPF)、横軸に1-特異度(FPF)をとっています。

感度とは、実際に異常があるケースのうち、検査が正しく「信号あり」と判断したケースの割合のことで、真陽性率ともいいます。一方、特異度とは、異常がないケースのうち、検査が正しく「信号なし」と判断したケースの割合のことで、真陰性率ともいいます。

ROC曲線を作成した時に、グラフの下の部分の面積をAUC(Area Under the Curve)といいます。AUCは0から1までの値をとります。値が1に近いほど判別能が高いことを示します。判別能がランダムであるとき、0.5となります。

分析例ファイルのダウンロード

ROC曲線を使用する際のデータの形式やダイアログの指定方法、出力結果などを以下のExcelファイルからご確認いただけます。ダウンロードしてご参照ください。この分析例ファイルは、製品をご購入された場合にも自動でインストールされます。

 ex_10_ControlChart.xlsx

なお、エクセル統計の無料体験版では、分析例ファイルのデータを実際に分析してみることができます。

 無料体験版ダウンロード

処理対象データ

データベース形式

データサイズ範囲 処理対象データ
行数列数数値文字列空白
検査データ範囲 2~60,000行 1~50列
状態データ範囲 2~60,000行 1列 ※1

※:…処理可、×…処理不可、…欠損値として除く

※1:負の数は使用不可、0/1型のデータであること

出力内容

基本統計 検査データごとに状態0と状態1の「サンプルサイズ」、「平均」、「不偏分散」、「標準偏差」、「最小値」、「最大値」
【グラフ】ROC曲線 ROC曲線の折れ線グラフ
ROC曲線下の面積 帰無仮説「ROC曲線下の面積 = 0.5」について、検査ごとにカイ二乗検定を行った結果が出力されます。
ROC曲線下の面積の比較 帰無仮説「検査1のAUC = 検査2のAUC」について、カイ二乗検定を行った結果が出力されます。
ROC曲線データ 検査ごとの各基準点での「FPF(偽陽性率)」、「TPF(真陽性率)」、「オッズ比」
左上隅から最も近い点 検査ごとのROC曲線において左上隅から最も近い基準点の「FPF」、「TPF」、「オッズ比」
斜線から最も離れた点 検査ごとのROC曲線において斜線から最も離れた基準点の「FPF」、「TPF」、「オッズ比」
ROC曲線

参考文献

エクセル統計を使えば、Excelのデータをそのまま簡単に統計解析できます。


管理図・ROC曲線 その他の手法

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