Calculadora de curvas ROC

Crea una o varias curvas ROC (Receiver Operating Characteristic) directamente en tu navegador. numiqo calcula el área bajo la curva (AUC), la incertidumbre de DeLong, el rendimiento del umbral y las comparaciones estadísticas, manteniendo siempre explícito el objetivo del análisis.

Elige el análisis ROC que responde a tu pregunta

Cómo introducir y seleccionar los datos

1. Pega o importa los datos en la tabla superior.
2. Selecciona la variable binaria en Resultados reales.
3. Selecciona una o varias variables métricas en Valores o puntuaciones de la prueba.
4. Selecciona la categoría que representa el Resultado positivo.
5. Indica si son los valores altos o bajos de la prueba los que señalan ese resultado positivo.

Si existe el valor de categoría 1, se selecciona inicialmente como resultado positivo. Se trata de una comodidad, no de una decisión estadística: confirma que la categoría seleccionada corresponde al significado de tus datos. La dirección también debería elegirse a partir del conocimiento de la materia y no según cuál produce el AUC mayor.

Selección del umbral según el objetivo

El punto de operación seleccionado incluye la sensibilidad, la especificidad, las razones de verosimilitud, los valores predictivos y los recuentos de la matriz de confusión según corresponda. Los intervalos de confianza del 95 % obtenidos por bootstrap estratificado cuantifican la incertidumbre del umbral y de las medidas de rendimiento. Lee la guía de selección del umbral antes de tratar un umbral derivado de la muestra como una regla de decisión.

Observaciones perdidas y casos válidos

Cada curva utiliza los pares resultado–prueba en los que ambos valores son válidos. El Resumen de procesamiento de casos informa de las observaciones válidas y excluidas en lugar de tratar en silencio los valores perdidos como una categoría o una puntuación. Las comparaciones de curvas pareadas utilizan las filas completas para las dos pruebas comparadas; en consecuencia, la diferencia de AUC empleada en una comparación puede diferir ligeramente de la diferencia entre los AUC calculados con todas las filas disponibles de cada prueba.

Resultados y salida para publicación

• Curva ROC con línea de referencia, punto de umbral opcional y tamaño de gráfico seleccionable
• Bandas de confianza bootstrap del 95 % puntuales opcionales, basadas en 2000 remuestreos estratificados
• AUC con error estándar de DeLong, intervalo de confianza del 95 % y prueba frente a AUC = 0.5
• Comparaciones de AUC de DeLong pareadas y no pareadas
• Valores p ajustados por Holm cuando se realizan varias comparaciones por pares
• Coordenadas ROC para cada umbral observado distinto
• Tablas, explicaciones y exportación de documentación adecuadas para informes

Las bandas de confianza son intervalos puntuales para la sensibilidad en valores fijos de especificidad; no constituyen una región de confianza simultánea para toda la curva. Los resultados bootstrap solo se calculan cuando se solicitan y después se almacenan en caché para el análisis actual.

Límites de la interpretación

• El AUC describe la discriminación, no la calibración ni la utilidad clínica por sí solo.
• Un umbral optimizado y evaluado en la misma muestra puede rendir peor con datos nuevos.
• El VPP y el VPN utilizan la proporción de casos positivos de este conjunto de datos y cambian con la prevalencia.
• Las muestras muy pequeñas o fuertemente desequilibradas producen estimaciones inciertas.
• Una curva válida requiere observaciones tanto positivas como negativas.

Más información

• Selección del umbral ROC para cribado, inclusión y umbrales existentes
• Comparar curvas ROC pareadas, independientes y por grupo
• Métodos estadísticos y validación de referencia con pROC
• Guía para principiantes sobre las curvas ROC y el AUC