[R] Diagnostic Test (진단 테스트) (2) 진단 도구 간 성능 비교

이전 포스팅에서 진단 모델 성능 평가 지표의 개념과 R코드를 알아보았다.

2023.12.07 - [Statistics] - [통계] Diagnostic Test (진단 테스트) : Sensitivity, Specificity, Accuracy (민감도, 특이도, 정확도)

2023.12.08 - [Programming/R] - [R] Diagnostic Test (진단 테스트) : Sensitivity, Specificity, Accuracy (민감도, 특이도, 정확도)

 

경우에 따라 두 개의 진단 도구 (ex. 기존 진단 도구 vs 신규 진단 도구)의 결과를 비교해야할 때가 있는데, 

이번 포스팅에서는 각 지표를 비교하는 방법에 대해 알아보겠다.

 

• 동일한 환자를 대상으로 진단 방법 A, B 시행한 데이터에서 두 진단의 성능 비교

patient_id	diag A	diag B	gold standard
1	0	1	1
2	1	1	1
3	0	0	0

.

.

.

 

1. 두 진단 방법 간 Sensitivity, Specificity 비교

 : McNemar Test Statistics

# create paired data
library(DTComPair)
paired_data <- tab.paired(data$gold_standard, data$diag1, data$diag2)
paired_data

# compare sensitivity and specificity of two diagnostics
mc.test <- sesp.mcnemar(paired_data)
mc.test$sensitivity
mc.test$specificity

 

 

2. 두 진단 방법 간  PPV, NPV 비교

: Weighted Generalized Score Statistics

# compare PPV and NPV of two diagnostics
wgs.test <- pv.wgs(paired_data)
wgs.test$ppv
wgs.test$npv

 

 

3. 두 진단 방법 간  AUC 비교

: Delong Test

roc.test(roc1, roc2)