La calculadora del índice de concordancia (índice C) ayuda a medir la precisión de los modelos predictivos, en particular en el análisis de supervivencia. Evalúa qué tan bien un modelo predice la clasificación de los resultados. Un índice C más alto significa que el modelo es mejor para clasificar las predicciones con precisión. Esta herramienta se usa ampliamente en el ámbito de la atención médica y la ciencia de datos, especialmente para validar modelos de supervivencia como la regresión de Cox.
La calculadora evalúa la relación entre los valores previstos y los resultados observados comparando pares de puntos de datos. Proporciona una puntuación entre 0.5 y 1.0, donde 1.0 indica una precisión perfecta y 0.5 sugiere una predicción aleatoria.
Calculadora de la fórmula del índice de concordancia
La fórmula para calcular el índice C es:
Índice C = (Número de pares concordantes + 0.5 × Número de pares empatados) / Total de pares
Los pares concordantes se refieren a los casos en los que el modelo predice la clasificación correctamente. Los pares empatados se producen cuando el modelo ofrece predicciones idénticas o cuando los resultados observados son los mismos. Los pares totales representan todos los pares posibles en el conjunto de datos.
Pasos para calcular:
- Identificar todos los pares posibles en el conjunto de datos. Para un conjunto de datos con n observaciones, el número total de pares se expresa mediante la fórmula n × (n - 1) / 2.
- Determinar la cantidad de pares concordantes. Se trata de pares en los que la clasificación prevista por el modelo coincide con la clasificación observada.
- Cuente los pares empatados. Esto ocurre cuando las predicciones o los resultados observados son idénticos.
- Sustituya los valores de pares concordantes, pares empatados y pares totales en la fórmula para calcular el índice C.
Un índice C más alto indica un modelo más preciso.
Tabla de términos generales para referencia rápida
| Número de observaciones (n) | Pares totales |
|---|---|
| 5 | 10 |
| 10 | 45 |
| 20 | 190 |
| 50 | 1,225 |
| 100 | 4,950 |
Esta tabla ayuda a los usuarios a encontrar rápidamente el número total de pares para conjuntos de datos de diferentes tamaños, lo que reduce la necesidad de realizar cálculos manuales.
Ejemplo de calculadora de índice de concordancia
Para comprender el cálculo, considere un conjunto de datos con 10 observaciones. Los pasos son los siguientes:
- Los pares totales se calculan como 10 × (10 - 1) / 2, lo que equivale a 45.
- Supongamos que el número de pares concordantes es 30.
- Supongamos que hay 5 pares empatados.
- Sustituye los valores en la fórmula: (30 + 0.5 × 5) / 45, lo que da como resultado aproximadamente 0.7.
Un índice C de 0.7 indica un modelo predictivo razonablemente preciso.
Preguntas frecuentes más comunes
El índice C mide la eficacia con la que un modelo predictivo clasifica los resultados. Es especialmente importante en el análisis de supervivencia para validar la fiabilidad de modelos como la regresión de Cox. Un índice C más alto refleja un mejor rendimiento.
Un índice C de 0.5 indica que las predicciones del modelo no son mejores que las conjeturas aleatorias, lo que sugiere que el modelo puede no ser confiable para realizar predicciones de clasificación.
No, el índice C oscila entre 0.5 y 1.0. No es posible que haya un valor superior a 1.0, lo que podría indicar un error en el cálculo.