Докладчик : Илья Сорокин, гр. 19ЛЛ4
Исследования, проводимые в рамках дисциплины “ Физиология человека ”, связаны с анализом градиентных показателей ( ИМТ, возраст, другие антропометрические данные). ROC-AUC анализ хоть и хорошо отображает их изменения, однако, практически никогда не используется для статистического анализа в студенческих работах. В то же время проведение ROC-AUC анализа может вызвать чувство глубокого понимания исследуемой проблемы студентом со стороны президиума или рецензента, что повлияет на лучший результат работы Цель – продемонстрировать принцип и этапность метода ROC-AUC анализа на примере больных ИБС
ROC-AUC анализ состоит из : ROC- кривая 2) AUC (Area under curve) – площадь под ROC- кривой 3) Определение значимости
Логистическая регрессия ( регрессионный анализ ! ) – статистический метод, используемый для оценки качества сопоставления (1) набора данных с (2) моделью логистической регрессии В оценке выделяют 2 метрики : Чувствительность ( TPR) – доля фактически положительных случаев, которые модель правильно интерпретирует как положительные 2) Специфичность (FPR) – доля фактически отрицательных случаев, которые модель ошибочно идентифицирует как положительные
Цель – изучить зависит ли заболеваемость ИБС от ИМТ Выборка : 217 человек (109 с ИБС ; 108 здоровые по ИБС) ИБС – положительный результат ; Здоровый – отрицательный результат
Точечный тип диаграммы
Контроль по AUC=0,5 =C УММ 1 2 Обратный Т-критерий Т-наблюдаемый Т-критический P=0,0045
