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)

Zamira, !

Не вполне понятна главная цель Вашего исследования. Ведь не ради ROC-кривых проводится исследование. Как я понимаю, у Вас есть две группы исследования. А в этом случае и следует сравнить эти 2 группы. Поскольку наверняка в этих группах есть как количественные, так и качественные признаки, то рекомендую использовать метод логистической регрессии. Вот тогда и получите ROC-кривые для уравнений в целом, а не для отдельных признаков. Об этом методе много статей в сети, почитайте их.

Успеха!

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").

Сравнивать можно. Нашёл недавно бесплатный ресурс, который проводит ROC-анализ лучше, чем указанные вами коммерческие пакеты. Только оптимальное пороговое значение ищет 34 способами; сравнивать кривые тоже позволяет - нужно только указать сразу несколько маркёров. Всё прекрасно закачивается, обсчитывается и строятся графики (единственный минус - десятичную точку на запятую не поменять на рисунках через настройки. На радостях со следующего учебного года введу ROC-анализ в читаемый студентам курс.

http://www.biosoft.hacettepe.edu.tr/easyROC/

Zamira, !

Описание сравнения ROC-кривых, с примерами сравнения, можете прочитать в статье по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/ROC-analysis.pdf

Успеха!

nokh, спасибо за ссылку, все легко и просто, а ДИ к чувствительности и специфичности и к основной характеристике диагностического теста, включающей эти обе Positive Likelihood Ratio - просто замечательно. Сравнение двух тестов можно провести посредством этих ДИ.

СПАСИБО ВСЕМ!!!

<Zamira
В качестве личных сообщений принимаю благодарности, предложения к сотрудничеству, коммерческие предложения. Поэтому отвечу в форум, тем более что заготовка для ответа была:)

1. Создайте в Excel файл Название.xls (или Название.xlsх). Измените все русские названия на английские, например: Marker1, Marker2, Status и сохраните его в текстовом формате (тип файла: Текст MS-DOS) как Name.txt. Переменные типа Marker могут быть количественными или качественными, переменная Status - бинарная: 0 или 1.
2. Откройте файл Name.txt в Блокноте Windows и убедитесь, что он нормально открывается и читается.
(Часто для англоязычных программ на этом шаге требуется заменить десятичный разделитель в виде запятой на точку: Правка - Заменить - Вбить в поля "Что? и Чем?" запятую и точку - Заменить всё. Но в нашем случае этого можно не делать, т.к. программа принимает и запятую.)
3. В браузере: http://www.biosoft.hacettepe.edu.tr/easyROC/
4. Ввод данных. Раздел [Data upload]
4.1. Радиометка в Upload a file
4.2. Browse - Указать путь к файлу Name.txt. В центральной части окна появятся первые 10 строк файла - значит данные успешно считаны. Если этого не произойдёт, возможно, нужно поменять Delimiter (Разделитель значений) или в самом файле остался текст на кириллице (точнее - на куракулице).
4.3. Поставить галочку в Use comma as decimal, т.к. в качестве десятичного разделителя мы оставили запятую.
4.4. Ниже выбираем в качестве переменной статуса Status, а в качестве метки - 1.
5. Раздел [ROC curve]
5.1. Select markers (выбор маркёров) - Marker1 (если проводим ROC-анализ для одного показателя) или Marker1, Marker2 (если нужно их сравнение)
5.2. По умолчанию программа ставит галочку в Higher values indicate risks, что обозначает, что большему риску соответствует большее значение показателя. Если это не так, то ROC-кривая отобразтся зеркально: вогнутой вниз, а не выпуклой, тогда нужно снять здесь галочку.

Дальше нужно выбрать метод, смотреть результаты и править графику.

опередили меня! Огромное спасибо. Извините