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DeLong Test: Comparing the AUC of Two ROC Curves

Tests whether the areas under the ROC curve (AUC) of two markers/models, measured on the same subjects, differ significantly. The DeLong method accounts for the correlation between the two curves (paired ROC), giving each AUC with its 95% CI, the AUC difference and the test P value. Computed locally in your browser; data are not uploaded. To plot a single ROC, use the ROC tool.

① Pegar datos

First row = column names, then one subject per row: an outcome column (1=positive/0=negative) and two markers' predicted values/scores. The two markers must come from the same subjects. You can copy-paste from Excel.

Cómo usarla y metodología

¿Cuándo usar la prueba de DeLong?

Cuando compara las AUC ROC de dos marcadores diagnósticos o dos modelos de predicción en los mismos sujetos, para saber cuál discrimina mejor y si la diferencia es significativa. Las dos ROC deben basarse en la misma muestra emparejada; DeLong maneja específicamente esa correlación.

¿En qué se diferencia de mirar solo los dos IC de AUC?

Juzgar la diferencia según si los dos IC de AUC se solapan no es riguroso (ignora la correlación y es conservador). DeLong contrasta directamente la diferencia de AUC usando la información emparejada, lo que es más potente y más correcto.

¿Cómo preparar los datos?

Un sujeto por fila, con el criterio (1/0) y los valores de dos marcadores (probabilidad predicha, puntuación o medida bruta — mayor = más positivo). Ambos marcadores deben medirse en los mismos sujetos.

¿Qué significa «varianza degenerada»?

Cuando un marcador separa perfectamente positivos/negativos (AUC=1) o sus valores son casi constantes, la estimación de varianza de DeLong vale 0 y la prueba falla. En general: muestra demasiado pequeña o datos inusuales — haga falta más muestra o revise los datos.