上一次我们讲了用Medcalc软件绘制单个ROC曲线和找截断值，不知道你有没有感受到这个软件的便利性呢。

今天我们来看一下如何用Medcalc软件进行ROC曲线的比较。

我们继续用上次的案例：假设某实验室人员选用两种新方法对同一批患者进行了诊断，患者的真实状态已知。actual代表真实患病状态，即以金标准（如病理诊断）判断是否患病的结果，其中1代表患病，0代表不患病；assay1，assay2代表两种新诊断方法测量的结果。我们想比较两种检验方法的诊断价值是否有差异。

1. 在标签栏中选择Statistics——ROC curves——Comparison of ROC curves…

2. 主对话框设置

Variables：这里最少填写两个变量，最多填写六个变量。我们这里选择我们研究的变量（也就是assay1和assay2）；

Classification variable：为金标准诊断的结果，我们在这一栏中选择诊断结局（actual），这里需要注意的是患病与否需要按照“0-阴性，1-阳性”来编码，否则需要用下方的Define Status重新编码,将患病的代码填入左侧“1”，将不患病的代码填入右侧“0”中，我们的数据已经按照格式编码，所以这里可以不用重新编码；

Filter：这里如果是想做某一部分人群的结果，可以选择此项，如：年龄＞18，或者性别=女等；

Methodology：

DeLong et al/ Hanley & McNeil：使用Delong et al. (1988) 或Hanley & McNeil的方法计算ROC曲线下面积的标准误或两ROC曲线下面积之差，进行两条ROC曲线下面积的比较，目前使用Delong方法较多；

Binomial exact Confidence Interval for the AUC：基于二项分布来计算ROC曲线下面积的置信区间。如果没有勾选此项，则置信区间按照正态分布来计算。 

Graph：勾选Display ROC curves window 可以获得一个单独窗口中的ROC曲线。勾选Mark points corresponding to criterion values 会将各个诊断值对应的点都在图中标出。
 

下图所示为两种检验方法对应的ROC曲线。从图中可以大致看到，assay2的ROC曲线比assay1的ROC曲线覆盖的面积大，但两者的差异是否有统计学意义呢？我们继续往下看。

下面表格中给出了样本量、两种检验方法的ROC曲线下面积以及比较的结果。

本研究中样本量是700例，其中按金标准诊断的阳性组有183例，阴性组有517例；assay1的ROC曲线下面积0.856（95%CI：0.827-0.881），assay2的ROC曲线下面积0.735（95%CI：0.701-0.768）；两检验ROC曲线下面积之差为0.120，Z统计量为6.528，P＜0.0001，两检验的诊断价值存在的差异具有统计学意义，assay1的诊断价值比assay2的诊断价值高。