Curva ROC con SPSS

En el contexto de las curvas ROC la hipótesis subyacente es acerca de discernir entre si la prueba diagnóstica es útil, o no, para clasificar adecuadamente a los individuos/pacientes. Si la prueba no es útil proporcionará medidas análogas en el grupo de los enfermos y los sanos, y tendría un área bajo la curva de 1/2.

La curva ROC (COR en inglés) en SPSS, puede utilizarse para determinar el punto de corte óptimo para discriminar entre enfermos y sanos, maximizando la especificidad y la sensibilidad, a partir de 2 mediciones numéricas continuas bioestadísticas (variables a prueba) y una variable de estado, normalmente dicotómica, que diferencia entre enfermedad y no enfermedad.