ROC-анализ, определение чувствительности и специфичности метода Опции

[Татьяна24]

Объясните, пожалуйста, как вычислить все показатели необходимые для рассчета.

[Игорь]

Обнаружен интересный эффект при построении ROC. В литературе объяснений не нашел. Вероятно, плохо искал, но тем не менее...

Иногда при построении ROC по всем правилам алгоритма кривая оказывается ниже диагонали Se + (1 - Sp) = 0,5. Следовательно, AUC получается менее 0,5. В источниках утверждается, что AUC = 0,5 - это "бесполезный классификатор". Как тогда объяснить AUC менее 0,5?

Нами предложено такое решение. Классически считается алгоритм ROC. Если AUC оказывается менее 0,5, то в исходных данных меняется кодировка с 0 на 1 (или, что то же самое, меняются местами опытная и стандартная выборки). Затем расчет производится заново. При этом ROC как бы "переворачивается" относительно диагонали.

[плав]

Обнаружен интересный эффект при построении ROC. В литературе объяснений не нашел. Вероятно, плохо искал, но тем не менее...

Иногда при построении ROC по всем правилам алгоритма кривая оказывается ниже диагонали Se + (1 - Sp) = 0,5. Следовательно, AUC получается менее 0,5. В источниках утверждается, что AUC = 0,5 - это "бесполезный классификатор". Как тогда объяснить AUC менее 0,5?

Нами предложено такое решение. Классически считается алгоритм ROC. Если AUC оказывается менее 0,5, то в исходных данных меняется кодировка с 0 на 1 (или, что то же самое, меняются местами опытная и стандартная выборки). Затем расчет производится заново. При этом ROC как бы "переворачивается" относительно диагонали.

На самом деле очень просто. Если AUC меньше 0.5, то это фактор, который чаще встречается у здоровых, чем у больных (т.е. обратная классификация - например, если в моем примере использовать как диагностическое правило "ХС меньше границы", то получится AUC меньше 0.5). Соответственно, надо тогда просто изменить классифицирующее правило.
Я не совсем понял насчет важности "здоровые" и "больные" для теста МУ. Фактически ведь там две группы - и как их обозначить - дело второе.
Расчет же AUC исходя из теста МУ автоматически предполагает, что 0.5<=AUC<=1.0 (по крайней мере в версии, которая обсуждалась выше, можно рассчитывать U-статистику не по правилам критерия и тогда будет и AUC меньше 0.5, но не уверен, что все нормальной пойдет с оценкой дисперсии AUC). Отсюда вывод - надо вначале нарисовать график ROC, посмотреть не перевернут ли он и затем только интерпретировать результаты.