Accueil > Services > Tutoriels > Les facteurs de confusion

Tutoriels : Courbe ROC

Qu'est-ce qu'une courbe ROC ?

La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) représente la sensibilité en fonction de 1 - spécificité pour toutes les valeurs seuils possibles du marqueur étudié. La sensibilité est la capacité du test à bien détecter les malades et la spécificité est la capacité du test à bien détecter les non-malades.
roc.PNG

Comment interpréter son AUC ?

L'aire sous la courbe ROC (ou Area Under the Curve, AUC) peut être interprétée comme la probabilité que, parmi deux sujets choisis au hasard, un malade et un non-malade, la valeur du marqueur soit plus élevée pour le malade que pour le non-malade. Par conséquent, une AUC de 0,5 indique que le marqueur est non-informatif. Une augmentation de l'AUC indique une amélioration des capacités discriminatoires, avec un maximum de 1,0.

Comment interpréter son AUC ?

L'aire sous la courbe ROC (ou Area Under the Curve, AUC) peut être interprétée comme la probabilité que, parmi deux sujets choisis au hasard, un malade et un non-malade, la valeur du marqueur soit plus élevée pour le malade que pour le non-malade. Par conséquent, une AUC de 0,5 (50%) indique que le marqueur est non-informatif. Une augmentation de l'AUC indique une amélioration des capacités discriminatoires, avec un maximum de 1,0 (100%).