在选择诊断试验时，许多研究者会在灵敏度和特异度之间进行艰难的取舍。那么，是否可以综合考虑灵敏度和特异度的特点，根据一个指标评价诊断试验的准确性呢？Lusted于1971年提出受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），用来描述诊断试验的内在真实程度，应用十分广泛。

ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的。每一个点都对应诊断试验的一个截点，我们将这些可能的点连接起来即可制作出经验ROC曲线（empirical ROC curve）。该方法可以帮助研究者简单、直观地分析诊断试验的临床准确性，选择更加合适的截点。

那么，ROC曲线应该如何绘制呢？  

第一个栗子  

有20位受试者体内含有植入式人工心脏瓣膜，现拟采用数字成像诊断试验检查瓣膜的断裂情况。常用的检查方法是测量阀门支架之间的距离，距离越大，瓣膜断裂的可能性越大。经手术发现，这20位受试者的瓣膜断裂情况和阀门支架距离的关系如图1。

手术证实，20位受试者中有10位存在瓣膜断裂的情况，而另外10位瓣膜完好。瓣膜断裂受试者的阀门支架距离在0.03到0.58之间，瓣膜完好受试者的阀门支架距离在0.0到0.13之间。为了评价该数字成像诊断试验的灵敏度和特异度，我们设置诊断截点为0.05，即认为阀门支架距离大于0.05的受试者是瓣膜断裂阳性，小于或等于0.05的受试者是瓣膜断裂阴性。从而计算出该诊断试验的灵敏度为0.80，特异度为0.70。

当然，我们知道如果我们选择其他