繪製ROC曲線和比較兩條ROC曲線下面積

SAS實用巨集簡介：繪製ROC曲線和比較兩條ROC曲線下面積

目的為介紹SAS官方網頁中關於ROC曲線的巨集(Macro)程式，程式分別為「繪製ROC曲線」和「以無母數方式比較兩條ROC曲線下面積」。本文中所提及之程式，僅為原作者的部分語法，詳細語法請見原文說明，兩篇原文出處連結如下：

Sample 25017: Nonparametric comparison of areas under correlated ROC curves (http://support.sas.com/kb/25/017.html)
　roc.sas程式：http://support.sas.com/kb/25/addl/fusion_25017_6_roc.sas.txt

Sample 25018: Plot ROC curve with labelled points for a binary-response model (http://support.sas.com/kb/25/018.html)
　rocplot.sas程式：http://support.sas.com/kb/25/addl/fusion25018_4_rocplot.sas.txt


請先將程式下載至本機硬碟中，建議將Sample 25017的程式取名為roc.sas，而Sample 25018的程式取名為rocplot.sas。必須要注意的是，如果是想比較兩條ROC曲線下面積，也就是roc.sas這個巨集程式，必須安裝SAS/IML。

繪製ROC曲線

在SAS說明檔中其實已經有介紹如何繪製出簡易的ROC曲線，但在我們諮詢的個案中比較常被問到的問題為，圖上的某個點其「原始數值為何」，利用rocplot.sas 便可輕鬆完成這個工作。
假設有一組資料，研究者想以年齡和某一個BW指標來判斷罹患某疾病的機會。
問題：繪製以年齡作為判斷此是否罹患此疾病的ROC曲線。

第一步：先將資料讀入SAS中
data Age_data;
input disease age bw@@;
datalines;
0 50 65 0 39 61 0 21 70 0 61 67
0 30 55 0 35 63 0 25 72 0 41 66
0 43 52 0 36 54 0 37 76 0 25 61
0 41 53 0 62 55 0 28 70 0 33 68
1 52 45 1 49 61 1 47 42 1 62 31
1 55 67 1 70 61 1 75 55 1 77 52
1 81 58 1 64 53 1 62 41 1 39 57
1 61 51 1 61 55 1 57 49 1 79 47
;
run;

第二步：將rocplot.sas程式預先讀入SAS中
%include "c:\temp\ROC\rocplot.sas";
/*
%include “程式所放的位置”;
*/
透過%include這個巨集指令，可將rocplot.sas呼叫至SAS程式中。

第三步：執行proc logistic程式，並將部分結果輸出，以配合rocplot.sas程式
proc logistic data=age_data;
model disease (event='1')=age / outroc=roc1 roceps=0;
output out=outp p=phat;
run;
這個程式中，我們將disease變項中的「1」視為事件(罹患疾病)，並將繪製ROC曲線所需的資料輸出為「roc1」，和每個原值(年齡)的預測機率資料輸出為「outp」並將預測機率的變項命名為「phat」。基本上，使用時只需要改動依變項(disease)和自變項(age)這兩個部分即可。

第四步：使用%rocplot這個巨集程式。
%rocplot (outroc = roc1, out = outp, p = phat, id = age);
這個巨集中，outroc= 資料檔，配合proc logistic的outroc輸出。
out= 資料檔，也同樣配合proc logistic 的out輸出。
p= 預測機率值變項名稱，在輸出預測機率時的命名。
Id= 變項名稱，要依據那個變項繪製ROC曲線上所標記的原始數值，通常應與自變項相同。

第五步：圖形輸出結果



比較兩條ROC曲線下面積

問題：比較以年齡或BW指標對於判斷是否罹患疾病，此兩指標ROC曲線下面積。

第一步：先將roc.sas程式呼叫入SAS中
%include "c:\temp\ROC\roc.sas";


第二步：執行自變項為age的logistic 模型
proc logistic data=age_data;
model disease(event='1')=age / outroc=roc1_age roceps=0;
output out=outp_age p=phat_age;
run;
為了區別age和bw這兩個結果，這裡我們將age的output輸出的檔案命名為「outp_age」而預測機率命名為「phat_age」。

第三步：執行自變項為BW的logistic 模型
proc logistic data=age_data;
model disease(event='1')=bw / outroc=roc1_bw roceps=0;
output out=outp_bw p=phat_bw;
run;


第四步：執行%roc 巨集
%roc (data = outp_age outp_bw,
var = phat_age phat_bw,
response = disease);
在data=資料檔，這後面主要放前面步驟透過output所輸出的檔案，因此目前所放的為「outp_age」和「outp_bw」兩個檔案。
var=變項名稱，在output檔中，預測機率的變項名稱。
response= 依變項名稱，宣告依變項名稱為何。

第五步：結果
於「ROC Curve Areas and 95% Confidence Intervals」的表格中，age的AUC(area under curve, 曲線下面積)為0.912，而bw的AUC為0.6836。age和bw這兩個自變項AUC比較，可於「Contrast Test Results」中看到p-value為0.0378，因此這兩條ROC曲線下面積為顯著的不同。