Hola Pedro,
Muchas gracias por tu respuesta. En mi caso, las tres categorías están
ordenadas. ¿Alguna otra idea de qué se podría hacer? Conozco las curvas ROC y
algo de su análisis (sé la existencia de metodologías para optimizar puntos de
corte en dos categorías). Lo que yo había hecho para mi caso era seleccionar
dos puntos de corte aleatorios y repetir la operación un millón de veces (esto
desde luego que es un método muy patatero):
datos<-read.table("datos_grupos.txt",header=T)
# creo variable donde meteré resultados
resultados_obtenidos<-c(0,0,0)
for (i in 1:1000000) {
# creo de forma aleatoria los dos puntos de corte y los asigno a las ZXs
minimo<-min(datos$ZX)
maximo<-max(datos$ZX)
puntos_de_corte<-runif(2, min =minimo , max = maximo )
corte_moderado<-min(puntos_de_corte)
corte_grave<-max(puntos_de_corte)
# creo una variable categórica a partir de la variable ZXs
ZX_recodificada<-cut(datos$ZX,c(minimo-0.1,corte_moderado,corte_grave,maximo+0.1),labels=c("leve","moderado","grave"))
# calculo el porcentaje que clasifica bien
tabla_resultados<-table(ZX_recodificada,datos$Severity)
aciertos<-(tabla_resultados[1,1]+tabla_resultados[2,2]+tabla_resultados[3,3])/nrow(datos)
# guardo los resultados y luego se repite el proceso
resultados<-cbind(corte_moderado,corte_grave,aciertos)
resultados_obtenidos<-rbind(resultados_obtenidos,resultados)
}
Por cierto, muchas gracias por el link a los ficheros de tu tesis, me han
parecido muy claros e intereresantes.
saludos,
Fernando
De: Pedro Concejero Cerezo <[email protected]>
Para: [email protected]; Fernando Sanchez <[email protected]>
Enviado: Miércoles 27 de enero de 2016 11:17
Asunto: Re: Determinación del punto de corte óptimo (Fernando Sanchez)
Hola, Fernando,
El tema de optimización de puntos de corte es un clásico del diagnóstico
(enfermo / no enfermo), objetivo que es directamente aplicable a cualquier otro
criterio dicotómico, con sólo dos valores. En tu caso, en el que tienes 3, me
pregunto si son estrictamente diferentes (p ej 3 tipos de algo) o tienen alguna
ordenación. Pero en cualquier caso puedes plantear 3 diagnósticos: A contra
(A,B), A contra (A,C), B contra (A,C). (Expresado un poco patatero, la verdad).
Si hubiese una graduación, por ejemplo gravedad, desde nada grave hasta muy
grave, a lo mejor se puede proponer algo más sofisticado.
Un método que se ha convertido en un estándar tanto para elegir puntos de corte
óptimo como para comparar modelos es la curva ROC. Pero para objetivos binarios
(aunque hay evoluciones hacia varios tipos, no te puedo recomendar nada
concreto). Hay montones de tutoriales y por supuesto librerías R para hacer
este tipo de análisis (ROCR y pROC), pero se suele obviar algo que en
diagnóstico es esencial para determinar el punto de corte en una prueba (esto
es básico en pruebas de detección rápida o screening): la tasa base o
"prevalencia".
Aun a fuer de resultar un pedante, me gustaría recomendar dos partes de mi
tesis doctoral:
en
http://concejero.wdfiles.com/local--files/tesis/04-comparacion%20curvas%20ROC.pdf
(apartado 4.2.5) sobre tasa de prevalencia
y
http://concejero.wdfiles.com/local--files/tesis/05-medidas%20de%20eficacia.pdf
(apartado 5.4) con un ejemplo clásico sobre detección de VIH (la base sobre la
que se elaboró la prueba ELISA)
Lo malo es que en aquel tiempo (2004) yo no conocía R así que no encontrarás
ahí nada sobre cómo aplicarlo en un contexto R. Estoy en ello, aunque por si te
resulta útil hay una charla didáctica en el grupo R madrid del 27 febrero de
2014 (http://madrid.r-es.org/page/3/), con código y de hecho la charla está
grabada, usando un ejemplo del detecc. cáncer de próstata con PSA (un marcador
que se obtiene con una simple prueba de sangre).
Perdón por el rollo, se nota que me gusta el tema, ¿no? Si alguna de estas
cosas te valen y necesitas ayuda dímelo.
Saludos!
Pedro
El 26/01/2016 a las 21:59, mailto:[email protected] escribió:
Determinación del punto de corte óptimo (Fernando Sanchez)
--
Pedro Concejero
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Entusiasta R, me encontraréis aquí gRupo R madRid
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