ROC-Kurven-Analyse

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ROC-Kurven-Analyse

Beitragvon Blech » So 11. Feb 2018, 20:35

Liebe Forumsmitglieder,

ich habe ein kleines Problemchen. Ich würde gerne die Sensitivität und Spezifität meines Verfahrens untersuchen. Soweit richtig recherchiert, sollte dies anhand der ROC-Kurven - mir bis dato leider noch unbekannt - geschehen.
Ich habe Bilder raten lassen anhand von zwei Dimensionen, sodass ich zu jedem Bild zwei Werte habe. Zudem habe ich zwei Gruppen (hoch/niedrig). Nun möchte ich für einen Teil der Bilder (die "statistisch besten" sozusagen ^^) mir die Sensitivität und Spezifität ausgeben lassen. Wenn ich das mache, bekomme ich aber viel zu viele Kurven (klar, für jede Dimensionsbewertung einzeln). Damit kann ich aber irgendwie nichts anfangen.. Bin ich überhaupt richtig vorgegangen?
Richtig positiv wären übrigens Werte zwischen 25 und 61 (Gruppe hoch), 0 bis 15 sind Werte der zweiten Gruppe (niedrig). Deshalb habe ich diese Variable auch als Zustandsvariable verwendet und den Wert der Zustandsvariablen (ab wann es eine positive Zuordnung wäre? also ab >25?!) auf 25 gesetzt.. Ich habe auch schon bei Youtube geschaut, aber es auf die eigenen Daten anzuwenden, ist dann doch immer nochmal ein anderes Paar Schuhe.. o.O

Ich hoffe, das sind alle notwendigen Informationen. ^^
Ich verstehe das ganze leider noch nicht ganz und würde mich über einen Austausch sehr freuen!!

LG :)
Blech
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Re: ROC-Kurven-Analyse

Beitragvon strukturmarionette » So 11. Feb 2018, 23:14

Hi,

Moosbrugger, H. & Kelava, A. (Hrsg.) (2012).
Testtheorie und Fragebogenkonstruktion. 2te Auflage. Heidelberg: Springer
- S. 183ff

Gruß
S.
strukturmarionette
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Re: ROC-Kurven-Analyse

Beitragvon Blech » Mo 12. Feb 2018, 14:23

Ok danke, das war noch einmal gut für die Theorie!

Leider komme ich trotzdem nicht weiter, was ich nun genau bei mir machen muss..
Bei SPSS gebe ich ein:
- Gruppenzugehörigkeit (hoch/niedrig) als Zustandsvariable mit Wert der Zustandsvariablen "1" (da hierbei dann die Diagnose vorliegt)
- Bewertungen der Dimensionen der besten Bilder (anhand der Signifikanzwerte, vorher getestet) als Testvariablen

Denn: Ich will ja wissen, ob ich anhand der besten Bilder vorhersagen kann, ob jemand in der Gruppe hoch oder niedrig ist, ich also zuverlässig auch eine Diagnose vergeben könnte anhand des Bilderratings. Das Problem ist ja nur, dass ich wahrscheinlich 20 Testvariablen habe (ich nehme wahrscheinlich die 10 besten Bilder, die jeweils auf 2 Dimensionen bewertet wurden) und ich somit nicht nur dementsprechend viele Kurven im Output erhalte, sondern auch für jede Dimension eines Bildes eigene Sensitivitäts- und Spezifitätswerte erhalte. Ich hätte jedoch natürlich gerne nur jeweils einen Sensitivitäts- und Spezifitätswert für alle meine besten Bilder.. versteht ihr, was ich meine? ^^

Wenn ich nur eine Testvariable hätte, wäre das alles etwas Anderes, aber ich weiß nicht, wie ich bei mir das auf eine Testvariable reduzieren kann bzw. wie ich die einzelnen Werte im Output sinnvoll zusammenfassen kann..

DANKE!! :)

Nachtrag: Ich frage mich gerade, ob das überhaupt die richtige Methode dazu ist? Ich habe mir nochmal den Output angeschaut, und in der Spalte "Positiv, wenn größer gleich null" kriege ich nur Werte zwischen 0 und 10, obwohl meine Diagnose erst ab einem Wert von 25 vergeben wird.. oder stehe ich gerade voll auf dem Schlauch?! o.O
(Dateien kann ich übrigens seit zwei Jahren nicht mehr anhängen, ich kriege immer die Meldung, dass das Kontingent erschöpft ist.. :/ )

Nachtrag 2.0: Für mein "Problem" sollte ich aber schon ROC verwenden oder? 2x2-Tabellen/ 4-Felder-Tafeln reichen ja nicht, weil ich ja dann nur die Sensitivität und Spezifität herausbekomme, oder?!

(sorry, falls es blöde Fragen sind, aber Statistik liegt mir leider nicht so, aber ich will es sehr gut hinkriegen :) )
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Re: ROC-Kurven-Analyse

Beitragvon Blech » Sa 17. Feb 2018, 15:35

Jemand eine Idee? :?: :(
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