Comparer des courbes ROC dans Excel, tutoriel

Ce tutoriel explique comment comparer des courbes ROC avec Excel en utilisant XLSTAT.

But de ce tutoriel

Le but de ce tutoriel est de montrer comment comparer deux courbes ROC.

Courbe ROC

L'analyse de sensibilité et de spécificité et les courbes ROC ont d’abord été développées pendant la seconde guerre mondiale pour la mise au point de moyens efficaces de détection des avions japonais. Elles ont ensuite été appliquées de manière plus générale en détection du signal, puis en médecine, où elles sont aujourd’hui très utilisées.

La problématique est la suivante : on étudie un phénomène, souvent de nature binaire (par exemple, la présence ou absence d’une maladie) et on souhaite mettre au point un test permettant de détecter efficacement la survenance d’un événement précis (par exemple, la présence de la maladie).

Si le test est de nature quantitative (éventuellement ordinale), par exemple une concentration en une molécule, on va chercher à déterminer à partir de quelle concentration on peut considérer l'individu comme malade. Les courbes ROC et les indices calculés dans le cadre de cette méthode aident à prendre la bonne décision.

Un tutoriel général sur la création d'une courbe ROC est disponible ici.

Dans notre cas, on a deux groupes d'observations et on désire comparer les courbes ROC obtenues sur chacun des groupes.

Jeu de données pour comparer des courbes ROC

Les données correspondent à une expérience médicale au cours de laquelle on a soumis 50 individus, parmi lesquels 20 sont malades, à un test dépistage consistant à mesurer la concentration d'une molécule virale. Les patients sont répartis dans deux groupes aléatoirement.

Paramétrer une comparaison de courbes ROC

Une fois XLSTAT lancé, choisissez la commande Analyse de survie / Courbes ROC.

Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue apparaît.

Vous pouvez alors sélectionner les données correspondant aux données événement et préciser quel code est associé aux événements positifs.

Sélectionnez ensuite les données correspondant au diagnostique et préciser quelle type de règle doit être utilisée pour identifier la valeur seuil au-delà ou en-deçà de laquelle le test doit être considéré positif.

Nous choisissons ici de considérer que le test est positif si la concentration est supérieure ou égale à une valeur à déterminer.

Dans l'onglet Options, vous avez la possibilité de préciser la méthode à utiliser pour le calcul des intervalles de confiance.

XLSTAT est le logiciel proposant le plus grand choix. Les options par défaut sont celles le plus recommandées.

Dans l'onglet "Prétraitement", activez l'option "analyse par groupe" et sélectionnez la colonne donnant le groupe d'appartenance.

Lorsque vous cliquez sur OK, les calculs sont effectués et les résultats sont affichés.

Interpréter les résultat d'une comparaison de courbes ROC

Les courbes ROC et les résultats associés sont affichés pour chaque groupe. Vous en trouverez une description détaillée dans ce tutoriel.

A la fin des résultats, la comparaison des courbes ROC est affichée. Un test comparant l'aire sous la courbe ROC (AUC) permet de trouver les p-valeurs associées.

On voit que celles-ci ne sont pas significatives.

Finalement les deux courbes ROC sont affichées sur le même graphique.