Análisis de variables mediante curvas roc y modelos categóricos

Mediante este trabajo proponemos establecer una relación formal entre los modelos basados en las curvas características operativas del receptor ROC y los modelos de análisis para datos categóricos. Tradicionalmente ha existido una separación entre el análisis propuesto en la teoría de la detección de señales (TDS) y el propuesto por los modelos lineales generalizados (MLGs). Sin embargo, diferentes autores han sugerido algún tipo de relación específica (v.g. Dorfman, y Alf, 1968; Swets, 1986; DeCarlo, 1998; y Tosteson y Begg, 1988, entre otros). Así, por ejemplo, los modelos categóricos generan tablas de contingencia similares a las respuestas condicionadas de la TDS. En consecuencia, es posible incluir medidas estandarizadas de asociación derivadas de los modelos estadísticos (Bishop Fienberg and Holland, 1975). En este sentido, algunas medidas son funciones de la razón de productos cruzados (independientes de los totales marginales) como LOR, ? and Q. Estos índices son también consistentes con la existencia de criterio de decisión (Swets, 1986, 1996) y mediante ellos es posible la aplicación del análisis ROC. Hay además otros índices en los que es posible aplicar también un análisis ROC, pero que implican un modelo de umbral. Resumiendo, mediante esta investigación proponemos evaluar empíricamente los datos en un sentido complementario: TDS y MLGs