Metodología para la evaluación del poder descriptivo de un Marcador mediante el análisis ROC (Receiver-Operating Characteristic)
Date
2021-04
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“El análisis de Curvas ROC es una técnica estadística de decisión, esto es que permite discriminar entre dos grupos o subpoblaciones de una población general partiendo de la medida de una característica en particular, proporcionando un punto de corte a partir del cual se clasifica a los individuos de la población en alguno de los dos grupos de interés. La curva es un gráfico que resulta de representar, para cada valor umbral, las medidas de sensibilidad y especificidad de la prueba diagnóstica, más adelante se definirán estos conceptos. En la actualidad el uso de Curvas ROC está muy extendido en diversas ciencias, especialmente en psicología, psiquiatría y medicina, donde se desarrollan diferentes investigaciones científicas en líneas tan relevantes como enfermedad de alzheimer, desorden bipolar, demencia, anorexia nerviosa, evaluación de aprendizaje, memoria, percepción sensorial, detección de señal, desordenes afectivos, ansiedad entre otros. Este análisis estadístico se aplica generalmente en un sistema compuesto por un dispositivo de recolección de datos y un generador de decisiones (clasificador, diagnosticador o variable de predicción), combinándose con funciones de observación y toma de decisiones basadas en la clasificación o diagnóstico. Los dispositivos de recolección de datos suelen estar formados por mecanismos de detección o receptores, de donde proviene la denominación Receiver Operating Characteristic.”
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