Hola a todos,
Hace unos días había formulado esta consulta. Os envío este correo para deciros
que dado que mi caso sólo implica tres categorías, he logrado determinar los
puntos y algunas cosas más como el índice de Youden gracias a la librería.
DiagTest3Grp.
Aprovecho para agradeceros nuevamente a todos por vuestras respuestas y en
especial a Pedro Concejero que me proporcionó documentación que me sirvió de
orientación.
saludos,
Fernando
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Hola
Pedro,Muchas gracias por tu respuesta. En mi caso, las trescategorías están
ordenadas. ¿Alguna otra idea de qué se podría hacer? Conozcolas curvas ROC y
algo de su análisis (sé la existencia de metodologías paraoptimizar puntos de
corte en dos categorías). Lo que yo había hecho para micaso era seleccionar dos
puntos de corte aleatorios y repetir la operación unmillón de veces (esto desde
luego que es un método muy
patatero):datos<-read.table("datos_grupos.txt",header=T)# creo variable donde
meteré resultadosresultados_obtenidos<-c(0,0,0)for (i in 1:1000000) {# creo de
forma aleatoria los dos puntos de corte y losasigno a las
ZXsminimo<-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
variableZXsZX_recodificada<-cut(datos$ZX,c(minimo-0.1,corte_moderado,corte_grave,maximo+0.1),labels=c("leve","moderado","grave"))#
calculo el porcentaje que clasifica
bientabla_resultados<-table(ZX_recodificada,datos$Severity)aciertos<-(tabla_resultados[1,1]+tabla_resultados[2,2]+tabla_resultados[3,3])/nrow(datos)#
guardo los resultados y luego se repite el
procesoresultados<-cbind(corte_moderado,corte_grave,aciertos)resultados_obtenidos<-rbind(resultados_obtenidos,resultados)}Por
cierto, muchas gracias por el link a los ficheros detu tesis, me han parecido
muy claros e intereresantes.saludos,Fernando De: Pedro Concejero Cerezo
<[email protected]> Para: [email protected]; Ferna
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
clásicodel diagnóstico (enfermo / no enfermo), objetivo que es directamente
aplicablea cualquier otro criterio dicotómico, con sólo dos valores. En tu
caso, en elque tienes 3, me pregunto si son estrictamente diferentes (p ej 3
tipos dealgo) o tienen alguna ordenación. Pero en cualquier caso puedes
plantear 3diagnósticos: A contra (A,B), A contra (A,C), B contra (A,C).
(Expresado unpoco patatero, la verdad). Si hubiese una graduación, por ejemplo
gravedad,desde nada grave hasta muy grave, a lo mejor se puede proponer algo
mássofisticado. Un método que se ha convertido en un estándar tanto paraelegir
puntos de corte óptimo como para comparar modelos es la curva ROC. Peropara
objetivos binarios (aunque hay evoluciones hacia varios tipos, no te
puedorecomendar nada concreto). Hay montones de tutoriales y por supuesto
libreríasR para hacer este tipo de análisis (ROCR y pROC), pero se suele obviar
algo queen 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 recomendardos
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
laque se elaboró la prueba ELISA) Lo malo es que en aquel tiempo (2004) yo no
conocía R asíque no encontrarás ahí nada sobre cómo aplicarlo en un contexto R.
Estoy enello, aunque por si te resulta útil hay una charla didáctica en el
grupo Rmadrid 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
desangre). 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]ó: Determinación del
punto de corte óptimo (FernandoSanchez) --Pedro ConcejeroE-mail:
mailto:[email protected]: pedro.concejerotwitter
@ConcejeroPedrolinkedin pedroconcejeroEntusiasta R, me encontraréis aquí gRupo
R madRid Este mensaje y sus adjuntos se dirigen exclusivamente asu
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