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DeLong 检验：比较两条 ROC 曲线的 AUC
在同一批对象上比较两个标志物/模型的 ROC 曲线下面积（AUC）是否有显著差异。采用 DeLong 法处理两条曲线的相关性（配对 ROC）， 给出各自 AUC 及 95%CI、AUC 之差及检验 P 值。浏览器本地计算，数据不上传。单条 ROC 的绘制请用 ROC 工具。
① 粘贴数据
第一行列名，其后每行一个对象：含结局列(1=阳性/0=阴性)与两个标志物的预测值/评分。两个标志物须来自同一批对象。可从 Excel 复制粘贴。
使用说明与方法学
什么时候用 DeLong 检验？
当你在同一批对象上比较两个诊断标志物或两个预测模型的 ROC AUC、想知道谁的区分能力更强且差异是否显著时。两条 ROC 来自同一批人，彼此相关，DeLong 法专门处理这种配对相关性。
和单独看两个 AUC 的置信区间有何不同？
分别看两个 AUC 的 CI 是否重叠来判断差异并不严谨（忽略了相关性，偏保守）。DeLong 直接检验 AUC 之差，利用配对信息，更准确、更有效能。
数据怎么准备？
每行一个对象，含结局(1/0)和两个标志物的取值（预测概率、评分或原始指标皆可，数值越大越偏阳性）。两个标志物必须是同一批对象的测量。
提示「方差退化」是什么意思？
当某个标志物把阳性/阴性完全分开(AUC=1)、或取值几乎是常数时，DeLong 方差估计为 0，检验失效。这通常是样本太小或数据特殊所致，需要更多样本或检查数据。