Belirteç değerlerinin monoton olmaması durumunda genelleştirilmiş ROC eğrilerinin parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle kestirilmesi ve en iyi kesim noktalarının saptanması

Sağlık alanında, düşük veya yüksek değerlerin hastalığın göstergesi olduğu tanı testleri ile sıklıkla karşılaşılır. Monoton bir azalış ya da artış gösteren bu tanı testleri için ROC analizi kullanılır. Ancak, bazı tanı testlerinin hem düşük hem de yüksek değerleri hastalığın göstergesidir. Monoton bir azalış ya da artış göstermeyen bu tanı testleri için genelleştirilmiş ROC (gROC) analizi kullanılmalıdır. Bu amaçla tiroid hastalığını tanılamak için kullanılan, yüksek ve düşük değerleri hastalığın göstergesi olan T4 (Tiroksin) testi ele alınmıştır. gROC analizinde, pozitifliği tanımlamak için alt ve üst kesim noktası olmak üzere iki kesim noktası belirlenir. T4 testinin farklı alt ve üst kesim noktalarında, hastalıklı ve sağlıklı bireylere ilişkin testin yanlış pozitif oranın (1-seçicilik) doğru pozitif oranına (duyarlılık) karşı noktalanması ile gROC eğrisi elde edilir. gROC eğrisi altında kalan alan (gAUC), rastgele ve birbirinden bağımsız olarak seçilen hastalıklı bir bireyle sağlıklı bir bireyin doğru bir sınıflandırma alt kümesinde olma olasılığını verir. gROC eğrisi ve gROC eğrisi altında kalan alan, tanı testinin veri yapısına göre parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle elde edilir. T4 (Tiroksin) testine ilişkin parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle gROC analizi yapılmıştır. Analizler için R programlama dilinde, parametrik yöntemlerde "movieROC" paketi ve parametrik olmayan yöntemlerde "nsROC" paketi ile ilgili fonksiyonlar kullanılmıştır. Hasta veya sağlıklı bireylerin belirteç değerleri, normal dağılıma sahip olmadığında parametrik olmayan yöntemler parametrik yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verir. Bu çalışmada, hasta bireylerin T4 testinin dağılımı normal dağılım göstermediği için parametrik olmayan yöntemler daha iyi sonuçlar vermiştir. En iyi kesim noktalarının belirlenmesi için Youden indeksi kullanılmıştır.