Sağlık alanında bireylerin sağlam olup olmadıklarını belirlemek amacı ile kullanılan laboratuar tekniklerine, klinik gözlemlere veya çeşitli ölçümlere bağlı olarak karara erişilen değerlendirme kurgularına tanı testleri denir. Olgulardan elde edilen ölçümlerin, eşik değerinin altında veya üstünde yer alması ile pozitif veya negatif tanı konur. İşlem Karakteristik (Receiver Operating Characteristic) Eğrisi, farklı eşik değerleri için hesaplanan, dikey eksen üzerinde doğru pozitiflik (duyarlılık) ve yatay eksen üzerinde yanlış pozitiflik (1- özgüllük) oranlarının yer aldığı bir grafiktir. ROC eğrisinin altında kalan alan (Area Under Curve), tanı testlerinin üstünlüğü için bir karşılaştırma ölçeği olarak kullanılır. AUC ne kadar büyük ise, hastalık durumunun tahmin edilmesinde söz konusu test, o kadar iyi bir tanı testidir. AUC tahmininde genellikle iki yöntem kullanılır. Bunlar binormal ve nonparametrik yöntemlerdir. Bu derlemenin amacı, ROC eğrileri, AUC ve tahmin yöntemleri hakkında bilgi vermek ve bir hipotez testinde kullanılan iki tanı testine ait AUC’lerin karşılaştırmalarını irdelemektir. The evaluative operations used to make a decision depending on laboratory techniques, clinical observations or various measurements to determine if individuals are healthy or not are called diagnostic tests. A positive or negative diagnosis is made by comparing the measurement with a cutoff value. A receiver operating characteristic (ROC) curve shows the characteristics of a diagnostic test by graphing the false-positive rate (1-specificity) on the horizontal axis and the true-positive rate (sensitivity) on the vertical axis for various cutoff values. The area under of a ROC curve (AUC) is a popular measure for the accuracy of a diagnostic test. A diagnostic test which has a larger AUC makes a better predict for the existence of a disease. Two methods are used to widely estimate the AUC. These include the binormal and the empirical (nonparametric) methods. The purpose of this paper is to give a reviewed information about the research of ROC curves, AUC, estimation methods and to compare AUC of two diagnostic tests using a hypothesis test.