1、ROC的分析步驟：
①ROC曲線繪制。依據專業知識，對疾病組和參照組測定結果進行分析，確定測定值的上下限、組距以及截斷點（cut-off point），按選擇的組距間隔列出累積頻數分布表，分別計算出所有截斷點的敏感性、特異性和假陽性率（1-特異性）。以敏感性為縱坐標代表真陽性率，（1-特異性）為橫坐標代表假陽性率，作圖繪成ROC曲線。
②ROC曲線評價統計量計算。ROC曲線下的面積值在1.0和0.5之間。在AUC>0.5的情況下，AUC越接近于1，說明診斷效果越好。AUC在 0.5～0.7時有較低準確性，AUC在0.7～0.9時有一定準確性，AUC在0.9以上時有較高準確性。AUC=0.5時，說明診斷方法完全不起作用，無診斷價值。AUC<0.5不符合真實情況，在實際中極少出現。
③兩種診斷方法的統計學比較。兩種診斷方法的比較時，根據不同的試驗設計可采用以下兩種方法：①當兩種診斷方法分別在不同受試者身上進行時，采用成組比較法。②如果兩種診斷方法在同一受試者身上進行時，采用配對比較法。
2、受試者工作特征曲線 （receiver operating characteristic curve，簡稱ROC曲線），又稱為感受性曲線（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲線上各點反映著相同的感受性，它們都是對同一信號刺激的反應，只不過是在幾種不同的判定標準下所得的結果而已。接受者操作特性曲線就是以虛報概率為橫軸，擊中概率為縱軸所組成的坐標圖，和被試在特定刺激條件下由于采用不同的判斷標準得出的不同結果畫出的曲線。