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III Congreso Nacional de Psicología - Oviedo 2017
Universidad de Oviedo

 

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Psicothema

ISSN Paper Edition: 0214-9915

2000 . Vol. 12 , Suplem.2 , pp. 427-430
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ANÁLISIS DE VARIABLES MEDIANTE CURVAS ROC Y MODELOS CATEGÓRICOS

 

Manuel Pelegrina, M. Ruiz-Soler, E. López y A. Wallace

Universidad de Málaga

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, η 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.

Variable analysis by means of ROC curves and categorical models. Formal relationship between the relative (or receiver) operating characteristics (ROC) models and the analytical models for categorical data is proposed. Traditionally, some differences have been established between signal detection theory (TDS) models and Generalized Linear Models (GLMs). However, some authors have suggested some specific relations (v.g. Dorfman y Alf, 1968; Swets, 1986; DeCarlo , 1998 and Tosteson y Begg, 1988). For example, the categorical models generate results in a contingence table similar to the conditional responses to TDS. Therefore, it is possible to include standard measures of association derived from statistical models (Bishop Fienberg and Holland, 1975).Hence, same measures are function of the cross-product ratio (independent of marginal totals) as LOR, η and Q . These indices are also consistent with a variable-criterion model (Swets, 1986, 1996), and ROC analysis can by applied. There are also other indices consistent whith ROC analysis that imply a threshold model. In short, we propound that it is possible to evaluate the empirical data by using two models that can be complementary: TDS and GLMs models.

 
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Correspondencia: Manuel Pelegrina del Río
Facultad de Psicología
Universidad de Málaga
29071 Málaga (Spain)
E-mail: pelegrina@uma.es

 

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