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Los tests diagnósticos continuos son a menudo empleados para discriminar entre las poblaciones que presentan o no una determinada enfermedad. La curva ROC ( Receiver Operating Characteristic ) es una herramienta estadística para evaluar la eficacia o capacidad de discriminación de un test diagnóstico. Es independiente de la prevalencia de la enfermedad en estudio y mide el grado de solapamiento entre las distribuciones de sanos y enfermos. Una vez que se conoce el objetivo de la metodología ROC, otra cuestión que cabe tener en cuenta es la estimación de una curva ROC. En este trabajo se presentan los métodos de estimación e inferencia de la Curva ROC que se han propuesto en la literatura para la creación de una curva ROC basada, generalmente, en resultados procedentes de un test continuo. La estimación de una curva ROC puede basarse en modelos paramétricos, semiparamétricos o en un modelo completamente paramétrico. Una aproximación paramétrica correctamente especificada generalmente produce una curva más suave y eficaz que la proporcionada por la aproximación no paramétrica. Todas las estimaciones se ilustran mediante un ejemplo biomédico real.
About the author
Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Santiago de Compostela, Especialidad Estadística y Máster Bioestadística. Carmen Cadarso Suárez, Profesora Catedrática de Bioestadística en la Universidad de Santiago de Compostela. María José Lado Touriño, Profesora Titular Departamento de Informática de la Universidad de Vigo.
