Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Allgemeine Fragestellungen zu Statistik mit SPSS.

Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon RitaRita » Di 3. Mai 2016, 12:09

Hallo!

Ich habe eine Diagnosevariable (zweifach gestuft: Depression; Demenz) und drei Variablen, die Tests darstellen (Aufmerksamkeit, Gedächtnis, Summe). Ich möchte jetzt überprüfen, wie sensitiv und spezifisch diese drei Testvariablen eine richtige Zuordnung zu den Diagnosen ermöglichen. Die ROC-Kurve kann ich interpretieren, auch der AUC-Wert macht mir keine Schwierigkeiten...im SPSS Output kommt dann aber noch eine Tabelle "Koordinaten der Kurve" anhand der ich Sensitivität und Spezifität ablesen können soll - hier hackt es jetzt bei mir; wie geht denn das? Außerdem bekomme ich, je nachdem welchen "positiven Ist-Zustand" ich verwende (d.h. Depression oder Demenz) zwei verschiedene Tabellen unter "Koordinaten der Kurve" ausgegeben..

Ich wäre sehr sehr dankbar, wenn mir hier jemand weiterhelfen könnte!

Grüße
RitaRita
 
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon ponderstibbons » Di 3. Mai 2016, 16:25

.im SPSS Output kommt dann aber noch eine Tabelle "Koordinaten der Kurve" anhand der ich Sensitivität und Spezifität ablesen können soll - hier hackt es jetzt bei mir; wie geht denn das?

Was meinst Du damit? Für jede Ausprägung der diagnostischen Variable gibt es halt die
zugehörige Angabe Sensitivität und 1-Spezifität, wenn dieser Wert der Cutoff wäre.

Außerdem bekomme ich, je nachdem welchen "positiven Ist-Zustand" ich verwende (d.h. Depression oder Demenz) zwei verschiedene Tabellen unter "Koordinaten der Kurve" ausgegeben..

Ja sicher. Mal geht es um die Vorhersage des einen Zustands, mal um die des anderen.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon RitaRita » Di 3. Mai 2016, 17:30

okay, ja genau: für jede Ausprägung der diagnostischen Variable gibt es Angaben zu Sensitivität und Spezifität. Ich suche dann die Zeile, bei der sowohl Sensitivität als auch Spezifität möglichst hoch sind, ja? Und dies bestmöglich zu einem frühen Cutoff-Punkt, oder? Wenn meine Diagnose Variable von 0 bis 8 geht und ich bei 4 die beste Sensitivität und Spezifität habe, dann kann ich sagen dass ich ab einem Wert von 4 in der betreffenden Variable mit einer Sensitivität von .XX und Spezifität von .XX den jeweiligen Zustand vorhersagen kann?! Kann ich das so sagen?

Vielen Dank schon mal für Deine Antwort!

Grüße
Rita
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon ponderstibbons » Di 3. Mai 2016, 21:36

Ich suche dann die Zeile, bei der sowohl Sensitivität als auch Spezifität möglichst hoch sind, ja?

Das weiß ich nicht. Je nachdem, was Du anstrebst.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon RitaRita » Mi 4. Mai 2016, 11:36

ok, nur noch ganz kurz: Wenn meine Diagnose Variable von 0 bis 8 geht und ich bei 4 die beste Sensitivität und Spezifität habe, dann kann ich sagen dass ich ab einem Wert von 4 in der betreffenden Variable mit einer Sensitivität von .XX und Spezifität von .XX den jeweiligen Zustand vorhersagen kann?! Kann ich das so sagen?

grüße
RitaRita
 
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon ponderstibbons » Mi 4. Mai 2016, 11:39

Nicht "ab", sondern "bei" 4. Bei Cutoff 5 hätte man schon wieder andere Ergebnisse.
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon RitaRita » Mi 4. Mai 2016, 20:38

Danke!!
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon werekorden » Do 2. Jun 2016, 16:44

Dazu kann man auch noch den Youden-Index berechnen. Der zeigt dir ungefähr wo du deinen cutoff setzen solltest. Natürlich ist das auch abhängig davon was dir wichtiger ist. Bei einer schweren Krebserkrankung z.B ist es besser ein wenig sensitiver zu sein und Falschpositive zu riskieren, die man dann nachkontrolliert, als dass man jemanden vergisst und er ein halbes Jahr später wieder kommt und nicht mehr therapierter ist.


Leider berechnet IBM den youden-Index nicht direkt aber es gibt einen Syntax der das macht. allerdings bin ich dabei auch auf ein problem gestoßen und scheine blind zu sein:
Code: Alles auswählen
* Encoding: ISO-8859-15.
*Make sure your current data file has been saved before running these commands. *Change the file name from C:\temp\ROC.sav if desired.
OMS
/SELECT TABLES
/IF COMMANDS = ["ROC Curve"] SUBTYPES = ["Coordinates of the Curve"] /DESTINATION FORMAT = SAV
OUTFILE = "/Users/andreas/ROC.sav".
OMS
/SELECT ALL
/IF COMMANDS = ["ROC Curve"] /DESTINATION VIEWER = NO.
*Change the test and outcome variable names if necessary, and/or the value of the *outcome value. If the outcome of interest has a smaller value than the negative *outcome, change "LARGE" to "SMALL" on the CRITERIA subcommand. If you *want the cutoff value excluded, change "INCLUDE" to "EXCLUDE" on the *CRITERIA subcommand.
ROC ANA BY Gruppen (25)
/CRITERIA = TESTPOS(LARGE) CUTOFF(INCLUDE) /PRINT = COORDINATES.
OMSEND.
*If you changed the file name or path above, change it here to match.
GET FILE = "/Users/andreas/ROC.sav".
SELECT IF Sensitivität NE @1Spezifität.
COMPUTE Spezifität = 1 - @1Spezifität.
COMPUTE Youden = Sensitivität - @1Spezifität.
FORMATS Spezifität Youden (F8.3).
*If you changed LARGE to SMALL, change "Greater" in the first variable name on
*the TABLES subcommand to "Less". If you changed INCLUDE to EXCLUDE,
http://www-01.ibm.com/support/docview.wss?uid=swg21477309
Seite 1 von 2
IBM Can SPSS produce Youden's index? - Deutschland
*the TABLES subcommand to "Less". If you changed INCLUDE to EXCLUDE, *remove "orEqualTo" from the end of that variable name.
SUMMARIZE
/TABLES=PositiveifGreaterThanorEqualTo Sensitivität Spezifität Youden /FORMAT=LIST NOCASENUM
/TITLE="Sensitivität, Spezifität & Youden"
/CELLS=NONE.


Ich habe es mit meinen Daten mal probiert. Leider gibt es einen Fehler in weile 26 SUMMARIZE: Er sagt es wurde eine nicht definierte Variable, Arbeitsvariable oder Systemvariable angegeben. Ich denke aber alle Variablen sind richtig geschrieben. und in der ROC.sav Datei sind auch die Variablen vorhanden. Siehe BildBild

Komisch falls den Syntax noch jeans hinbekommt hast du einen guten Ansatz für den richtigen Cutoff. Siehe dazu auch diese Paper:
1. Ruopp, M. D., Perkins, N. J., Whitcomb, B. W. & Schisterman, E. F. Youden Index and optimal cut-point estimated from observations affected by a lower limit of detection. Biom J 50, 419–430 (2008).
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Re: Sensitivität und Spezifität anhand von ROC Statistik

Beitragvon werekorden » Do 2. Jun 2016, 16:45

Sorry Bild in neuem Tab öffnen dann wird es ganz angezeigt. Keine Ahnung wo das Problem ist
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