C-Statistic: Definição, Exemplos, Ponderação e Significado

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O que é uma estatística C?

A estatística de concordância é igual à área sob uma curva ROC.

A estatística C (às vezes chamada de “concordância” ou índice C) é uma medida de bondade de ajuste para resultados binários em um modelo de regressão logística. Em estudos clínicos, a estatística C dá a probabilidade de um paciente selecionado aleatoriamente que experimentou um evento (por exemplo, uma doença ou condição) ter uma pontuação de risco mais alta do que um paciente que não tinha experimentado o evento. É igual à área sob a curva Receiver Operating Characteristic (ROC) e varia de 0,5 a 1,

• A valor abaixo de 0,5 indica um modelo muito pobre.
• A valor de 0,5 significa que o modelo não é melhor do que prever um resultado do que a probabilidade aleatória.
• Valores acima de 0,7 indicam um bom modelo.
• Valores acima de 0,8 indicam um modelo forte.
• Um valor de 1 significa que o modelo prevê perfeitamente aqueles membros do grupo que irão experimentar um determinado resultado e aqueles que não irão.

A estatística C não é usada com muita frequência, pois dá apenas uma ideia geral sobre um modelo; uma curva ROC contém muito mais informação sobre precisão, sensibilidade e especificidade.

Peso

Um índice c ponderado é usado quando o custo de não prever um resultado positivo (como um teste para o cancro) é maior do que o benefício de prever correctamente um resultado negativo. A ponderação penaliza modelos que resultam em pequenas diferenças de probabilidade para resultados positivos e negativos, mas não altera o valor da estatística C. Também pode ser usado para ajustar para amostragem aleatória estratificada.

Relevância estatística

Como a maioria das estatísticas, a estatística C é às vezes emparelhada com um intervalo de confiança. Por exemplo, você pode ter um resultado de 0,63 com um intervalo de confiança variando de 0,53 a 0,73). Em geral, qualquer resultado não é significativo se incluir 0,5, mesmo se incluir a estatística C relevante. Por exemplo, um resultado de 0,63 com um IC variando de 0,43 a 0,83 não seria significativo porque inclui 0,5 nesse intervalo.

Referência:
Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression (2ª Edição). Nova York, NY: John Wiley &Sons; 2000.

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