SPSS: Interpretation von Sensitivität und 1 - Spezifität bei umgekehrter Merkmalszuordnung in ROC-Analysen

[user_2004]

Hallo zusammen,

ich arbeite gerade an einer ROC-Analyse, bei der die Annahme gilt, dass niedrigere Werte im Test stärker mit dem Merkmal (z. B. Krankheit) assoziiert sind – also je niedriger der Wert, desto wahrscheinlicher das Vorliegen des Merkmals.

SPSS liefert Sensitivitäts- und 1 - Spezifitätswerte sowie die AUC jedoch standardmäßig unter der Annahme, dass höhere Werte mehr Merkmal bedeuten.
Mir wurde gesagt, dass ich in diesem Fall die Sensitivität und 1 - Spezifität bei der Interpretation „tauschen“ und auch die AUC umrechnen muss (1 – AUC). 
Leider bin ich mir unsicher, wie genau ich Sensitivität und 1 - Spezifität korrekt interpretieren und umrechnen soll.

Könnt Ihr mir bitte erklären, wie ich bei einer solchen umgekehrten Merkmalszuordnung die ROC-Ergebnisse korrekt interpretiere? Gibt es eine klare Vorgehensweise oder Faustregel dafür?

Vielen Dank im Voraus!