Por ejemplo, podemos pensar que un marcador tumoral nos va a servir para predecir adecuadamente la presencia o no presencia de un tumor. La curva Roc, a través de la AUC (área bajo la curva), nos permite saber si es un buen marcador o no.
En términos convencionales, según su AUC, un test es:
- .90-1 = excelente
- .80-.90 = bueno
- .70-.80 = razonable
- .60-.70 = pobre
- .50-.60 = inadecuado
La curva ROC nos sirve, además para elegir el mejor punto de corte. A veces podemos buscar maximizar simultáneamente la sensibilidad y la especificidad, o a veces, según criterios médicos, podemos darle prioridad a una sobre la otra.
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