Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Allgemeine Fragestellungen zu Statistik mit SPSS.

Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Beitragvon werekorden » Do 21. Jun 2012, 14:23

Hi,


Ich möchte gerne eine Box-Cox-Transformation meiner Daten durchführen, damit ich daraufhin eine binormale ROC-Kurven Analyse machen kann, am Liebsten inklusive pAUC.
Ich weiß, dass ich über Transformieren-->Daten für Modellierung vorbereiten-->interaktiv zur Box-Cox-Transformation komme. Kann ich bei dieser Transformation auch irgendwo angeben das meine Daten gleich nach den Gruppen aufgeteilt werden? Muss ich noch etwas Spezielles dabei bedenken. Ich habe bis jetzt nur mit SPSS18 gearbeitet habe jetzt aber das SPSS20.

Wenn die Werte dann umgewandelt sind und ich eine ROC-Kurven-Analyse mache bekomme ich leider keine schöne '"smoothe" Kurve! Nachtrag: Ich weiß das ich nach der Transformation noch eine Maximum-Likelihood Methode verwenden muss um die Parameter (A und B) für die smoothe ROC-Kurve hinzubekommen A= (mean0-mean1)/varianz1 sowie B=Varianz0/Varianz1.
Unter SPSS und im Netz habe ich bis jetzt auch keine Möglichkeit der pAUC-Berechnung gefunden.

Ich habe allerdings auch JMP womit eine pAUC nach McClish möglich ist.

Mein eigentliches wissenschaftliches Anliegen:

Ich möchte gerne, für den Test eines Biomarkers, meine Werte von zwei Variablen (Disease/nondisease) vergleichen. In der Literatur wird angegeben um eine schöne "smooth" ROC-Kurve zu erhalten, kann man die Daten unter der "binormal Annahme" in eine Normalverteilung transformieren. Es gibt ja verschiedenen Wege diese Transformation durchzuführen, es wurde allerdings auf diese Box-Cox-Transf. verwiesen.
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Re: Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Beitragvon werekorden » Di 26. Jun 2012, 08:41

Hi,

Niemand eine Idee wie ich das Problem lösen kann.

Box-Cox-Transformation--> dann Maximum-Likelihood-Berechnung um die Werte für eine smoothe Roc-Curve zu erhalten --> dann die smoothe Roc-Kurve machen --> und daraufhin die pAUC berechnen?
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Re: Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Beitragvon werekorden » Mi 21. Nov 2012, 16:06

Ich frage noch einmal nach, da es bei mir immer noch ein ungelöstes Problem ist.

Hat jemand eine Idee bei SPSS Daten mit der Maximum-Likelihood-Schätzung so umzuwandeln, das man für eine anschliessende ROC-Kurvenberechnung eine glatte Kurve erhält. Perfekt wäre dazu noch eine pAUC für die ROC-Kurve aber das scheint bei SPSS nicht zugehen.


Irgendwie steck ich grad echt fest.
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Re: Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Beitragvon sipemu » Fr 23. Nov 2012, 00:23

Könnten Sie die Literatur von Ihrem 1. Beitrag bitte angeben.
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Re: Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Beitragvon werekorden » Fr 23. Nov 2012, 11:56

Also das primäre Paper kommt von Frau Obuchowski. Dort erwähnt sie wie man mit MLE und eben Box-Cox-Transf die ROC-Kurven anpassen kann.

Obuchowski, N. A. (2005). ROC analysis. AJR. American Journal of Roentgenology, 184(2), 364–372.
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Re: Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Beitragvon sipemu » Sa 24. Nov 2012, 12:45

IN SPSS sehe ich hierzu keine Lösung, was nicht heißt, dass es keine gibt. Ich würde daher dein Problem in R erledigen, da es hierzu schon fertige Pakete gibt.

Grüße,
Sipemu
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Re: Box-Cox-Transformation für binormale ROC-Kurven analyse

Beitragvon werekorden » Sa 1. Dez 2012, 00:04

Wielen Dank für den Tipp. Ich habe mittlerweile, das pROC-Paket von den Expasy-Leuten gefunden. Leider mag mein tcl/tk Paket nicht funktionieren, welches ich für die Confidenzintervalle brauche. Dabei hängt sich R auf. Immerhin bekomme ich smooth.roc Kurven.


Mal schauen wie es weitergeht.
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