# Installa il pacchetto per leggere file Jamovi (solo la prima volta)
install.packages("jmvReadWrite")
install.packages("pROC")

# Carica il pacchetto
library(jmvReadWrite)
library(pROC)

# Carica il dataset
setwd("C:/Users/giuli/Downloads/STATISTICA_PER_LA_RICERCA_GZ") #directory fissata
df <- read_omv("aSAH.omv")   #leggo il file


# Esegui l'analisi ROC.
# Creo una nuova variabile di outcome con livelli 0 (good) e 1 (poor)
df$poor_outcome<-factor(ifelse(df$outcome=="Poor", 1, 0))

curva_roc <- roc(
  response = df$poor_outcome, 
  predictor = df$s100b,
  plot = TRUE, 
  print.auc = TRUE, 
  xlab = "1 - Specificity (FPR)",
  ylab = "Sensitivity (TFR)",
  main = "ROC curve for sb100", legacy.axes = TRUE
)

# Stampa il grafico, inclusa l'AUC
print(curva_roc)



# Calcolo dell'Indice di Youden massimo e del cut-off ottimale
youden_max <- coords(
  roc = curva_roc, 
  x = "best", 
  ret = c("threshold", "sens", "spec", "youden"), 
  best.method = "youden" 
)
print(youden_max)



###########Replica la stessa analisi cosa con wnb
str(df$wfns) #deve essere ricodficato come variabile numerica - attualmente è un fattore
df$wfns<-as.numeric(df$wfns)

curva_roc <- roc(
  response = df$poor_outcome, 
  predictor = df$wfns,
  plot = TRUE, 
  print.auc = TRUE, 
  xlab = "1 - Specificity (FPR)",
  ylab = "Sensitivity (TFR)",
  main = "ROC curve for wfns", legacy.axes = TRUE
)

# Stampa il grafico, inclusa l'AUC
print(curva_roc)



# Calcolo dell'Indice di Youden massimo e del cut-off ottimale
youden_max <- coords(
  roc = curva_roc, 
  x = "best", 
  ret = c("threshold", "sens", "spec", "youden"), 
  best.method = "youden" 
)
print(youden_max)