Q1：カットオフ値と閾値（しきいち）は同じ意味ですか？
A1：実質的に同義です。統計学や医療情報分野では「カットオフ値（Cut-off value）」「カットオフポイント」と呼ぶことが多く、工学や生理学、一般的な文脈では「閾値（Threshold）」と呼ばれる傾向があります。
Q2：ROC曲線が右下がりになったりAUCが0.5未満になるのはなぜですか？
A2：変数の方向性の指定ミスが原因です。「検査値が高いほど疾患リスクが高い」のか「低いほど疾患リスクが高い」のか、統計ソフトの判定ロジックと目的変数の割り振りが逆転しているとAUCが0.5を下回ります。変数の高低関係を再確認してください。
Q3：最適なサンプルサイズ（対象者数）の目安はどれくらいですか？
A3：AUCの統計的検出力を担保するためには、一般的に疾患群・非疾患群それぞれ最低でも50例以上（計100例以上）が推奨されます。稀少疾患などでサンプル数が不足する場合は、ブートストラップ法などのリサンプリング技術を用いて推定値の安定性を補強するアプローチが取られます。
