ROC-анализ Опции

[Zamira]

Добрый день, коллеги. Вопрос по построению и сравнению рок-кривых. задача стоит следующая: оценить прогностическую значимость и референс значений уровня тиреоглобулина (ТГ) в смыве из пунктатов у пациентов с раками щитовидной железы (рщж), а также сравнить диагностическую значимость этого исследования с рез-ми цитологического исследования. Имеется следюущий набор данных: результаты гистологического заключения, на основании которого были сделаны выводы есть/нет рщж, есть рез-ты цитологии, есть результаты смыва ТГ. Пыталась строить кривые в спсс и медкалке, хочется определиться правильно ли выбран алгоритм действий. классифицировала пациентов с рщж '-' как 0, рщж '+' как 1, в соседнем столбце указаны значения ТГ, далее все показатели вносились в программу и выдавались рез-ты кривых. Запуталась немного, прочитав информацию вот здесь http://www.rad.jhmi.edu/jeng/javarad/roc/h...rs/formats.html . Есть ли возможность сранвить кривые ТГ и цитологии? если да,ак это сделать? буду очень благодарна за ответ)

[p2004r]

Добрый день, коллеги. Вопрос по построению и сравнению рок-кривых. задача стоит следующая: оценить прогностическую значимость и референс значений уровня тиреоглобулина (ТГ) в смыве из пунктатов у пациентов с раками щитовидной железы (рщж), а также сравнить диагностическую значимость этого исследования с рез-ми цитологического исследования. Имеется следюущий набор данных: результаты гистологического заключения, на основании которого были сделаны выводы есть/нет рщж, есть рез-ты цитологии, есть результаты смыва ТГ. Пыталась строить кривые в спсс и медкалке, хочется определиться правильно ли выбран алгоритм действий. классифицировала пациентов с рщж '-' как 0, рщж '+' как 1, в соседнем столбце указаны значения ТГ, далее все показатели вносились в программу и выдавались рез-ты кривых. Запуталась немного, прочитав информацию вот здесь http://www.rad.jhmi.edu/jeng/javarad/roc/h...rs/formats.html . Есть ли возможность сранвить кривые ТГ и цитологии? если да,ак это сделать? буду очень благодарна за ответ)

A. Поскольку имеется одна и та же группа, с одним и тем же исходом, то

1) Сравнивать ROC можно.

2) Это делается или в виде построения доверительных интервалов (отдельно по специфицности, чувствительности), или сравнивая AUC кривых (в том числе в "зоне интереса" pAUC)

пакет pROC https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com...1471-2105-12-77 в R

B. Возможно лучше изучить взаимодействие изучаемых признаков не только с помощь ROC. Например пакет Boruta, и набор пакетов randomForestSRC и графику к нему (edarf: Exploratory Data Analysis using Random Forests. ggRandomForests: Visually Exploring Random Forests) позволяющую рисовать зависимости переменных (в том числе "частные").