Como comparar as curvas ROC

Quando um médico oferece um diagnóstico a um paciente , sua conclusão geralmente se baseia em testes – e estes testes são, por vezes errada. Por exemplo , os testes que dependem de pacientes que apresentam uma constelação de sintomas pode falhar porque nem todo paciente apresenta todos os sintomas . Os médicos devem escolher quais testes de usar e como aplicá-los para obter o maior número de diagnósticos corretos com o menor número de erros. Curvas ROC são ferramentas gráficas poderosas para analisar e comparar a precisão de diferentes tests.Things diagnóstico que você precisa

Paper Fotografia Lápis

calculadora gráfica (opcional)

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Criar uma tabela de 3 colunas para cada teste que você deseja comparar. Rotular a coluna ” cutoff “, deixou a coluna do meio “verdadeira taxa positiva ” e na coluna da direita ” taxa de falsos positivos . ”

2

Preencha as tabelas com as taxas positivas verdadeiras e falsas corretos em cada corte , usando seus dados. Por exemplo , um teste para uma doença podem exigir um paciente mostram alguns dos critérios de diagnóstico sete . Em cada corte – três, quatro, cinco critérios – o teste será diagnosticar corretamente alguns pacientes , cujo resultado é um verdadeiro positivo. O teste também diagnosticar falsamente alguns pacientes saudáveis ​​como tendo a doença . Trata-se de falsos positivos em sua mesa.

3

Desenhe um gráfico quadrado com unidades de 0 a 1 sobre os eixos x e y . Rotular o eixo x “Falso Positivo ” e o eixo y ” verdadeira taxa positiva . ” Usando a sua mesa , o enredo de cada par (x , y) como um ponto. Use cores diferentes para os pontos de diferentes testes. Ligue os pontos com uma curva suave , inclinando-se de forma contínua , que começa em (0,0 ) e termina em (1,1 ) para o gráfico de cada curva ROC.

4

Desenhe uma linha diagonal reta entre os pontos ( 0,0) e ( 1,1 ) . Esta linha representa um teste inútil que realiza nos níveis de diagnóstico acaso. Se qualquer curva ROC corre ao longo ou abaixo desta linha , o teste que ele representa é inútil – não é melhor do que a possibilidade

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Compare a altura das curvas ROC. . Se uma curva ROC tem um valor y maior a cada valor x do que outra curva ROC , que é um teste estritamente superior. Os valores de y maiores significa que este teste é diagnosticar corretamente mais pacientes , produzindo um número igual de falsos positivos.

6

Calcule a área sob cada curva ROC. Para calcular a integral à mão , use o método trapezoidal ou desenhar e contar o número de quadrados que se encaixam sob a curva . Caso contrário, use uma calculadora computador ou gráficos para integrar. A área sob a curva é uma medida do ensaio de ” discriminação . ” A discriminação mais elevada para um teste do que o outro significa um teste mais preciso em geral.