DeLong测试计算两个ROC曲线之间的统计意义

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投了一篇文章，审稿意见说我给出的3个不同模型的roc曲线之间不能只比较AUC，需要看不同ROC的统计意义

问了一下别人查了半天才知道DeLong测试是什么。

看了

Genetic Variants in Fanconi Anemia Pathway Genes BRCA2 and FANCA Predict Melanoma Survival

这个文章，知道了Delong测试应该干什么用，怎么写在文章里

然后看

Comparing the Areas Under Two Correlated ROC Curves:Parametric and Non-Parametric Approaches

和

Comparing the Areas Under Two or More Correlated Receiver Operating Characteristic Curves: A Nonparametric Approach

知道意义

又听说MedCalc这个软件可以进行ROC曲线的两两比较，因此又费了好大劲装了这个软件（可以在丁香园论坛里下载安装）

因为我的模型是通过多个特征建立模型，对相应的指标进行预测，因此不能之间用软件里的ROC曲线绘制

我先用MATLAB里面svm的方法建立了模型并对结果进行预测，得到预测的分数score

把每个模型得到的预测分数和score放到MedCalc软件里面，

例如我的一个模型叫做F23，用了23个特征，另一个叫F9，用了9个特征，

A列是指标，B列是F23模型得到的预测score，C列是F9模型得到的score

选择统计-ROC曲线-ROC曲线对比

再选则变量和分类变量对应的数据

就可以得到相应的分析结果和曲线了

可以看到p=0.0039<0.05 具有统计意义

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