如何理解受试者工作特征曲线及曲线下面积?

受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线分析是医学研究常用统计方法,但因其与原始数据对应关系不直接且通常借助统计软件绘制,ROC曲线下面积(Area Under Curve, AUC)虽有明确理论释义但理解起来较为抽象,对于初学者和非专业人士而言难于透彻理解。本文在简要梳理ROC曲线概念、由来及应用现状的基础上,提出了“非标化ROC曲线”这一概念,借此将ROC曲线与原始数据直接对应起来,并形象阐释了ROC曲线在本质上刻画了某定量指标对经金标准判定的二分类指标的排序轨迹。本文还基于非标化ROC曲线,采用图示法解析了2个AUC计算公式及其衍生公式,形象阐释了AUC在本质上刻画了某定量指标对二分类指标做出判别的相对准确程度,AUC既反映平均真阳性率又反映平均真阴性率,且两者在数值上是相等的。本文针对ROC英文名称及其中文译名也给出了思考与建议。