{"id":635,"date":"2023-07-29T06:19:58","date_gmt":"2023-07-29T06:19:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurvenstata\/"},"modified":"2023-07-29T06:19:58","modified_gmt":"2023-07-29T06:19:58","slug":"felskurvenstata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/felskurvenstata\/","title":{"rendered":"So erstellen und interpretieren sie eine roc-kurve in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regressionsstatistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die logistische Regression<\/a> ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, k\u00f6nnen wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivit\u00e4t:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein positives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, wenn das Ergebnis tats\u00e4chlich positiv ist.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spezifit\u00e4t:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein negatives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich negativ ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfache M\u00f6glichkeit, diese beiden Metriken zu visualisieren, besteht darin, eine <strong>ROC-Kurve<\/strong> zu erstellen, bei der es sich um ein Diagramm handelt, das die Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t eines logistischen Regressionsmodells anzeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine ROC-Kurve in Stata erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: ROC-Kurve in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fcr dieses Beispiel verwenden wir einen Datensatz namens <em>lbw<\/em> , der die folgenden Variablen f\u00fcr 189 M\u00fctter enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>niedrig<\/strong> \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob das Baby ein niedriges Geburtsgewicht hat oder nicht. 1 = ja, 0 = nein.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Alter<\/strong> \u2013 Alter der Mutter.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rauchen<\/strong> \u2013 unabh\u00e4ngig davon, ob die Mutter w\u00e4hrend der Schwangerschaft geraucht hat oder nicht. 1 = ja, 0 = nein.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir werden ein logistisches Regressionsmodell an die Daten anpassen, wobei wir Alter und Rauchen als erkl\u00e4rende Variablen und niedriges Geburtsgewicht als Antwortvariable verwenden. Als N\u00e4chstes erstellen wir eine ROC-Kurve, um zu analysieren, wie gut das Modell zu den Daten passt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Daten laden und anzeigen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Laden Sie die Daten mit dem folgenden Befehl:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwenden Sie https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/lbw<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verschaffen Sie sich mit dem folgenden Befehl einen schnellen \u00dcberblick \u00fcber den Datensatz:<\/span><\/p>\n<blockquote data-slot-rendered-dynamic=\"true\">\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>zusammenfassen<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5793 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata1.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Datensatz zu niedrigem Geburtsgewicht in Stata\" width=\"534\" height=\"356\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Datensatz enth\u00e4lt 11 verschiedene Variablen, aber die einzigen drei, die uns interessieren, sind niedriges Niveau, Alter und Rauchen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Passen Sie das logistische Regressionsmodell an.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verwenden Sie den folgenden Befehl, um das logistische Regressionsmodell anzupassen:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rauch im niedrigen Alter Logit<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5798 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/logistiqueregstata3.png\" sizes=\"\" srcset=\"\" alt=\"Logistische Regressionsausgabe in Stata\" width=\"579\" height=\"331\"><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Erstellen Sie die ROC-Kurve.<\/strong><\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Mit dem folgenden Befehl k\u00f6nnen wir die ROC-Kurve f\u00fcr das Modell erstellen:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <strong><span style=\"color: #000000;\">lroc<\/span><\/strong> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-6039 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/roccurvestata1.png\" alt=\"ROC-Kurve in Stata\" width=\"571\" height=\"417\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Interpretieren Sie die ROC-Kurve.<\/strong><\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir ein logistisches Regressionsmodell anpassen, kann es verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass eine bestimmte Beobachtung ein positives Ergebnis hat, basierend auf den Werten der Pr\u00e4diktorvariablen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um zu bestimmen, ob eine Beobachtung als positiv klassifiziert werden sollte, k\u00f6nnen wir einen Schwellenwert w\u00e4hlen, sodass Beobachtungen mit einer angepassten Wahrscheinlichkeit oberhalb des Schwellenwerts als positiv und alle Beobachtungen mit einer angepassten Wahrscheinlichkeit unterhalb des Schwellenwerts als negativ klassifiziert werden. .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir w\u00e4hlen einen Schwellenwert von 0,5. Dies bedeutet, dass jede Beobachtung mit einer angepassten Wahrscheinlichkeit gr\u00f6\u00dfer als 0,5 ein positives Ergebnis liefert, w\u00e4hrend jede Beobachtung mit einer angepassten Wahrscheinlichkeit kleiner oder gleich 0,5 ein negatives Ergebnis liefert.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die ROC-Kurve zeigt uns die Sensitivit\u00e4tswerte gegen\u00fcber der Spezifit\u00e4t 1, wenn sich der Schwellenwert von 0 auf 1 \u00e4ndert. Ein Modell mit hoher Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t weist eine ROC-Kurve auf, die sich an der oberen linken Ecke des Diagramms befindet. Ein Modell mit geringer Sensitivit\u00e4t und geringer Spezifit\u00e4t weist eine Kurve nahe der 45-Grad-Diagonale auf.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die <strong>AUC<\/strong> <strong>(Fl\u00e4che unter der Kurve)<\/strong> gibt uns einen Eindruck von der F\u00e4higkeit des Modells, zwischen positiven und negativen Ergebnissen zu unterscheiden. Die AUC kann zwischen 0 und 1 liegen. Je h\u00f6her die AUC, desto besser kann das Modell die Ergebnisse korrekt klassifizieren.<\/span> <span style=\"color: #000000;\">In unserem Beispiel k\u00f6nnen wir sehen, dass die AUC <strong>0,6111<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen AUC verwenden, um die Leistung von zwei oder mehr Modellen zu vergleichen. Das Modell mit der h\u00f6chsten AUC schneidet am besten ab.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regressionsstatistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine logistische Regression in Stata durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wie-interpretiert-man-die-cd-statistik-als-logistisches-regressionsmodell\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So interpretieren Sie die ROC-Kurve und die AUC eines logistischen Regressionsmodells<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. 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