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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 Valeur P. Calcul local dans le navigateur ; aucune donnée n'est envoyée. To plot a single ROC, use the ROC tool.

① Coller les données

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.

Mode d'emploi et méthodologie

Quand utiliser le test de DeLong ?

Lorsque vous comparez les AUC ROC de deux marqueurs diagnostiques ou deux modèles de prédiction sur les mêmes sujets, pour savoir lequel discrimine mieux et si la différence est significative. Les deux ROC doivent porter sur le même échantillon apparié.

En quoi diffère-t-il du simple regard sur les deux IC d'AUC ?

Juger la différence selon que les deux IC d'AUC se chevauchent n'est pas rigoureux (ignore la corrélation et est conservateur). DeLong teste directement la différence d'AUC en utilisant l'information appariée, ce qui est plus puissant et plus correct.

Comment préparer les données ?

Un sujet par ligne, avec le critère (1/0) et les valeurs de deux marqueurs (probabilité prédite, score ou mesure brute — plus grand = plus positif). Les deux marqueurs doivent être mesurés sur les mêmes sujets.

Que signifie « variance dégénérée » ?

Lorsqu'un marqueur sépare parfaitement positifs/négatifs (AUC=1) ou que ses valeurs sont presque constantes, l'estimation de variance de DeLong vaut 0 et le test échoue. En général : échantillon trop petit ou données inhabituelles.