Ich brauche mal den Rat von jemandem, der sich mit sowas auskennt:
Wie genau interpretiere ich eine ROC-Kurve?
Ich habe eine gerechnet und werde wohl demnächst begründen müssen, warum ich das getan habe und was mir das sagt...
Ich weiß, dass sie die korrekt-positiven Klassifikationen meines Instrumentes gegenüber den falsch-positiven Klassifikationen für jedes mögliche Kriterium abbildet. Weiterhin ist mir klar, dass eine AUC von 50% eine Klassifikation auf Zufallsniveau, eine von 1.0 eine perfekte Klassifikation bedeutet.
1. Was sagt mir eine AUC von .75? Auf dem halben Weg von schlecht zu gut...
2. Was hat die ROC-Analyse z.B. einer logistischen Regression voraus? die berichtet mir ebenfalls, wie viele Probanden mein Verfahren den richtigen Untersuchungsgruppen zugeordnet hat...
???
Bin für jede Hilfe dankbar!
