两个知名R包产生的矛盾嗨！大家好，我是一棵树，这是我第一次在解螺旋发文，还是蛮激动的。下面就开始吧！今天的主题是：ROC分析时一定要告诉R分析谁
用到的软件是：R语言
用到的R包是：pROC和ROCit1. 安装R包

install.packages('pROC')
install.packages('ROCit')

2. 构建数据我们先构建2个连续变量score1和score2，1个2分类变量class。class变量有2个数值0和1，0代表阴性结果，1代表阳性结果。

score1=c(0.830410619,0.455829518,0.058478492,0.729325234,0.831480755,0.134660431,0.695320049,0.662420877,0.528904992,0.371757106,0.87803265,0.705919705,0.740182936,0.060545256,0.891066853,0.568020037,0.379067286)
score2=c(0.376703255,0.694968207,0.066650344,0.261298118,0.079832816,0.005758134,0.433320986,0.211177625,0.68847034,0.085216767,0.452439458,0.054711128,0.719909102,0.653851262,0.500626397,0.380789783,0.430002115)
class=c(1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)

3. 常规的ROC分析现在，我们来做score1和class的ROC分析，看一下他们的AUC。使用pROC包

pROC::roc(predictor = score1,response = class)## Setting levels: control = 0, case = 1## Setting direction: controls #### Call:## roc.default(response = class, predictor = score1)#### Data: score1 in 10 controls (class 0) ## Area under the curve: 0.4714

使用ROCit包

ROCit::rocit(score = score1,class = class)$AUC## [1] 0.4714286

两个包的AUC结果一致，都是0.4714。这种做法也是我们常规的做法。4. 不一致的ROC分析结果奇怪的事情马上就要发生了！
现在，我们再对score2和class做ROC分析，看一下他们的AUC。使用pROC包

pROC::roc(predictor = score2,response = class)## Setting levels: control = 0, case = 1## Setting direction: controls > cases#### Call:## roc.default(response = class, predictor = score2)#### Data: score2 in 10 controls (class 0) > 7 cases (class 1).## Area under the curve: 0.6857

使用ROCit包

ROCit::rocit(score = score2,class = class)$AUC## [1] 0.3142857

这个时候pROC包计算的AUC是0.6857，而ROCit包计算的结果是0.3142，两个差别很大啊。这是咋回事？相同的命令，换个数据结果就不一样了？5. 为什么2个包的结果会矛盾我们再回头看，使用pROC包分析score1和class时，有这样一段提示

## Setting direction: controls 

同样使用pROC包分析score2和class时，也有这样一段提示

## Setting direction: controls > cases

同样的class，两次计算的方向竟然不同，第一次是controls < cases，而第二次是controls > cases，这个是什么意思呢？controls < cases：表示controls组的中位数小于cases组的中位数，pROC包对cases组进行ROC分析，计算cases组的AUC。
controls > cases：表示controls组的中位数大于cases组的中位数，pROC包对controls组进行ROC分析，计算controls组的AUC。

我们先来看一下score1在class两组的中位数。

c(controls=median(score1[class==0]),
 cases=median(score1[class==1]))##  controls     cases## 0.6152205 0.6953200

再来看一下score2在class两组的中位数。

c(controls=median(score2[class==0]),
 cases=median(score2[class==1]))##  controls     cases## 0.4412208 0.2612981

谜底终于揭开：pROC包在自动进行ROC分析的时候，是根据两组中位数的大小来决定分析哪组的，谁的中位数大，就分析谁，就计算谁的AUC！6. 带来的问题这样会带来很严重的问题！
很多时候，我们进行ROC分析时，默认都是去计算class=1那组，也就是阳性组的AUC，而class=0，被我们默认当成了阴性组，也就是参考组。在ROCit包中就是这样的，但是在大名鼎鼎的pROC包中，ROC分析的依据却是中位数的大小。这一点千万要注意。
如果你用pROC包做ROC分析，那么接下来的AUC和cutoff value都是要注意的，如果你不事先设置参考，得到的结果可能就搞不清楚是阴性组的AUC还是阳性组的AUC，仅仅是中位数高的那组的AUC，而你默认都是当成阳性组的AUC。千万要注意这一点！7. 告诉R去ROC谁在pROC::roc()函数中，有2个参数是需要我们设置的levels和direction，levels表示结局变量中的数值水平，direction的值是大于号>或小于号
现在我们给levels赋值0和1，direction赋值小于号

pROC::roc(predictor = score2,response = class,
         levels = c(0,1),
         direction=')#### Call:## roc.default(response = class, predictor = score2, levels = c(0,     1), direction = "#### Data: score2 in 10 controls (class 0) ## Area under the curve: 0.3143

这个时候得到结果0.314，和ROCit包的结果一致了。

在ROCit::rocit()函数中，我们通过给negref参数赋值0，设置ROC分析的阴性参考。

ROCit::rocit(score = score2,class = class,1
            negref = 0)$AUC## [1] 0.3142857

8.总结ROC分析时一定要设置结局的阴性参考！
ROC分析函数，不提供设置参考的参数，可以考虑丢弃了！

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