Consideraciones de datos sobre el Análisis ROC

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Consideraciones de datos sobre el Análisis ROC
Datos
Las curvas PR representan la precisión frente a la exhaustividad y tienden a ser más informativas cuando las muestras de datos observados son muy asimétricas. Una interpolación lineal simple puede producir erróneamente una estimación excesivamente optimista de una curva PR.
Supuestos
La predicción estará en el orden correcto cuando se observa una variable de prueba para un sujeto seleccionado aleatoriamente del grupo de casos, y el otro seleccionado aleatoriamente del grupo de control. Cada grupo definido contendrá al menos una observación válida. Sólo se utiliza una variable de agrupación única para un procedimiento único.
Obtención de un análisis ROC
Esta característica requiere la edición Base de Statistics.
1. En los menús, elija:
Analizar > Clasificación > Análisis ROC
2. Pulse Seleccionar variables en la sección Seleccionar variables de prueba, seleccione una o más variables de probabilidad de prueba y, a continuación, pulse Aceptar.
3. Cuando se selecciona el valor predeterminado Diseño de grupo independiente, pulse Seleccionar variable en la sección Variable de grupo, seleccione una única variable para agrupar los casos y, a continuación, pulse Aceptar.
Si se selecciona una variable de agrupación numérica, puede pulsar el enlace Grupo: para solicitar el diseño de grupo independiente para las variables de prueba y para especificar dos valores, un punto medio o un punto de corte. Para obtener más información, consulte Análisis ROC: Definir grupos.
4. Pulse Seleccionar variable en la sección Variable de estado, seleccione una única variable de estado y, a continuación, pulse Aceptar.
5. Pulse el enlace Definir estado* junto a la variable de estado para identificar el valor positivo para la variable de estado. Pulse Aceptar tras especificar el valor de estado positivo.
6. Opcionalmente, seleccione la opción Diseño de muestras emparejadas para solicitar el diseño de muestras emparejadas para las variables de prueba. El diseño de muestras emparejadas compara dos curvas ROC en un escenario de muestras emparejadas cuando se miden varios valores de prueba en los mismos sujetos que están asociados con una variable de estado.
Nota: Si se selecciona Diseño de muestras emparejadas, se inhabilitan las opciones Variable de grupo y Supuesto de distribución (en el diálogo Clasificación).
7. Opcionalmente, expanda el menú Configuración adicional y pulse lo siguiente:
· Pulse Clasificación para definir el valor de corte, la dirección de prueba y el error estándar del área bajo la curva.
· Pulse Estadísticos para seleccionar qué estadísticos se incluirán en el procedimiento.
· Pulse Gráficos para definir el trazado de las curvas ROC y de precisión/exhaustividad.
· Pulse Opciones para especificar valores perdidos.