안녕하세요? 많은 도움을 얻고 있어 항상 감사드리고 있습니다.

과거 rPub (http://rpubs.com/cardiomoon/64987)에 기재해주신 Epi, pROC, 그리고 ROC_sub.R을 잘 사용하고 있습니다.

하지만 제가 사용하려는 방법은 현 방법으로는 도무지 해결이 되지 않아 질문 드립니다.

저는 BP 측정 방법 A와 B를 달리할 때 Outcome brachial-ankle PWV의 high 값 여부를 (0,1) 어떤 BP 측정 값이 더 잘 예측을 하는지 비교하고 싶습니다.

따라서 선택한 방법이, 

BP 측정 방법 A와 Age, Sex, BMI, DM, Dyslipidemia 여부를 모두 predictor로 넣었을 때의 AUC 값과

BP 측정 방법 B와 Age, Sex, BMI, DM, Dyslipidemia 여부를 모두 predictor로 넣었을 때의 AUC 값을 비교하려 합니다.

(BP 측정 방법 A or B만으로 outcome 예측이 어려울 것이라는 예상을 하고 있고 따라서 prediction은 다른 variable과 함께할 때 의미가 있고

이 의미를 비교하려 하기에 단일 predictor로 AUC 비교는 하지 않으려 하고 있습니다.)

하지만 Epi는 multiple predictor만 지원하고, pROC는 Delong's 비교만을 지원하고 단일 predictor만 사용할 수 있습니다.

만들어 주신 source를 사용한다 하여도 step_ROC 를 활용해서는 제가 원하는 model간의 AUC 비교가 불가능하게 여겨집니다.

> roc.BPA.baPWV<-ROC(form=baPWV.H~BP_A+sex+age+BMI+hyperlipidemia+DM ,data=SBPOC2, plot = "")

> roc.BPB..baPWV<-ROC(form=baPWV.H~BP_B+sex+age+BMI+hyperlipidemia+DM,data=SBPOC2, plot = "")

상기의 code를 이용하고 있으며 roc.BPA.baPWV 에서의 AUC 와 roc.BPB.baPWV의 AUC가 통계적으로 유의한 차이가 있는지 검정할 수 있는 방법이 있을런지요?

감사합니다.