Statistical Inference for the Area under the Receiver Operating Characteristic Curve in the Presence of Random Measurement Error

Abstract

The area under the receiver operating characteristic curve is the most commonly used measure of the ability of a biomarker to distinguish between two populations. Some markers are subject to substantial measurement error. Under normality assumptions, the authors develop a confidence interval procedure for the area under the receiver operating characteristic curve that adjusts for measurement error. This procedure assumes the availability of data from a reliability study of the biomarker. A simulation study was used to check the validity of the proposed confidence interval. Furthermore, it was shown that not adjusting for measurement error could result in a serious understatement of the effectiveness of the biomarker.

Índice de conicidade como preditor de alterações no perfil lipídico em adolescentes de uma cidade do Nordeste do Brasil

“…Portanto, neste estudo, o Índice C foi considerado bom preditor quando seu intervalo de confiança (IC) for superior a 0,50 e a área sob a curva ROC for superior a 0,60. O IC determina se a capacidade preditiva do indicador antropométrico não é devido ao acaso e o seu limite inferior não deve ser menor que 0,50 23 . Neste estudo, utilizou-se um intervalo com 95% de confiança (IC95%).…”

Compressed-domain visual saliency models: a comparative study

“…It is worth mentioning that instead of using all non-gaze saliency values, these are usually sampled [17], [75]. The idea behind this approach is that an effective saliency model would have higher values at fixation points than at randomly sampled points.…”

Capacidade funcional como preditor de qualidade de vida na insuficiência cardíaca

“…Quanto maior a área sob a curva ROC, maior o poder discriminatório dos escores da qualidade de vida para a maior distância no TC6' dos pacientes com IC. O intervalo de confiança de 95% (IC 95%) determina a capacidade preditiva do indicador dos escores da QV, sendo que seu limite inferior não deve ser menor do que 0,50 (29). Para identificar a diferença das áreas sob as curvas ROC utilizou-se o teste do qui-quadrado.…”