Оценка достоверности различий по чуствительности/специфичности Опции

[Элла]

Подскажите, пожалуйста! В своей работе я сравниваю диагностические показатели трех различных диагностических тестов в диагностике одного заболевания. Для каждого теста в различный временные интервалы от начала заболевания посчитаны чув-ть, спец-ть, диагностическая точность и др. Как можно посчитать достоверность различий в чувствительности (специфичности) этих трех тестов и можно ли вообще это сделать? Как вообще оценить достоверность различий сравниваемых тестов, если они все имеют качественное представление (то есть измерены качественно).

[anserovtv]

Спасибо за заботу о моем здоровье. Было бы еще лучше меня ни с кем не сравнивать. Ну хоть профессора не тронули. Не волнуйтесь, ученые на меня не обижаются. Очень вежливые ответы.
Согласно вашим рекомендациям вчера отдыхал - ездили с товарищем по зимнику на Великое озеро. Очистили место падения советского военного самолета времен ВОВ.
По существу:не люблю я ничего доказывать - надоело на работе.Тем более некоторым...
Никаких ROC-ломаных я не изобрел, их не существует в принципе. так как каждая ROC-кривая является ломаной линией в смысле евклидовой геометрии на плоскости (если не выполняется искусственное сглаживание) по причине дискретности ряда наблюдений. Когда мы выбираем порог, то совершаем переход от одной вершины ломаной к другой (кроме крайних).
Если ломаная состоит из двух звеньев, то такая вершина всего одна и переход невозможен. Примеры таких ROC-кривых есть в интернете. Могу выставить со ссылками или прислать.
В вашем "чертеже" ничего, кроме того, что один тест лучше другого, нет.
Вы пишите. что не знаете как сравнивать площади двух фигур, а я почему-то знаю. изучал все это в начальной школе, могу и вас научить: площади двух и более фигур можно сравнить с помощью числовых значений величин площадей данных фигур при одной и той же единице измерения- квадрате со стороной единица. Есть и нечисловой метод (дочисловой этап) - наложением фигур.
Если у вас не пропал интерес, то попробуйте построить ROC-кривую и оценить тип графика в этом частном случае по информации , содержащейся в этой цитате:
Для идеального классификатора график ROC-кривой проходит через верхний левый угол, где доля истинно положительных случаев составляет 100% или 1.0 (идеальная чувствительность), а доля ложно положительных примеров равна нулю.
http://www.basegroup.ru/library/analysis/r...ssion/logistic/ Такое же утверждение содержится и в книге под редакцией Орловой И.В."Многомерный статистичекий анализ..." на стр .74 и многих других.
Могу дать и подсказку к решению
Лучший случай - это кривая, проходящая через точки (0;0), (0;1), (1;1) .
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.p...itle=ROC-кривая.

Ответ я нашел и в интернете. в нем ROC-кривая обозначена пунктирной линией. Как вы думаете, что это за линия?
На форуме пока этот чертеж выставлять не буду . Конечно. я могу и сам построить, даже с моими математическими способностями.
В интернете есть и другие примеры таких ROC-кривых , в том числе и лежащих на опорной линии (диагонали квадрата) с различным положением вершины и др.
http://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_oper..._characteristic
Всем удачи!
Анатолий Серов
г. Тверь

Сообщение отредактировал anserovtv - 16.02.2014 - 17:23