Curva ROC

curva-rocL’analisi di della curva ROC è un metodo statistico che è sempre più utilizzato in ambito biomedico. Infatti in molte condizioni cliniche o sperimentali abbiamo l’esigenza di prendere una decisione binaria (ad esempio malato / sano) sulla base di una misura continua (ad esempio un biomarker); in pratica, vogliamo fissare un cut-off nella maniera pi`u opportuna in modo da minimizzare la probabilità di errori del tipo ’falso positivo’ e ’falso negativo’.

La curva ROC viene costruita calcolando la proporzione di veri positivi (la sensibilità) e la proporzione di falsi positivi (1 – specificità) per tutti i possibili valori del test diagnostico. In seguito si congiungono i punti che mettono in rapporto la proporzione di veri positivi e di falsi positivi (le cosiddette coordinate).

L’area sotto la curva ROC (AUC) è una misura di quanto bene un parametro può distinguere tra due gruppi diagnostici (malato/sano).

L’AUC può assumere valori compresi tra 0.5 e 1.0. Tanto maggiore è l’area sotto la curva (cioè tanto più la curva si avvicina al vertice del grafico) tanto maggiore è il potere discriminante del test. Per l’interpretazione dei valori dell’area sottostante la curva ROC è possibile riferirsi alla classificazione proposta da Swets:

  • AUC=0.5 il test non è informativo;
  • 5<AUC≤0.7 il test è poco accurato;
  • 7<AUC≤0.9 il test è moderatamente accurato;
  • 9<AUC<1.0 il test è altamente accurato;
  • AUC=1 test perfetto.

Curva ROC con R

Innanzitutto bisogna installare il pacchetto pROC:

install.packages("pROC")

e caricare il pacchetto in R

library(pROC)

per la generazione della curva ROC entrambi i comandi sono indifferenti:

roc(dati$outcome, dati$gruppo) 
roc(outcome ~ gruppo, dati)

Curva ROC on line

In questa pagina puoi costruire la curva ROC copiando e incollando i tuoi dati:

http://www.rad.jhmi.edu/jeng/javarad/roc/JROCFITi.html

Bibliografia

D’Arrigo, Graziella, et al. “I test diagnostici e l’analisi della curva ROC.” G Ital Nefrol 28.6 (2011): 642-647.

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© 2016 by Vincenzo Napoleone

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