SPSSModeler分類如何做roc曲線

2021-03-04 04:44:07 字數 5317 閱讀 5123

1樓:whale活寶

在模型節點後面加乙個評估圖(圖形-評估),裡面就有roc曲線圖,但是圖形真是粗糙啊。

2樓:寶寶的

(一)roc曲線的概念 受試者工作特徵曲線(receiver operator characteristic curve, roc曲線),最初用於評價雷達效能,又稱為接收者操作特性曲線。roc曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾)

如何用spss做roc曲線分析

3樓:匿名使用者

roc曲線

1.點選「分析 -roc curve 」。

2.第乙個對話方塊拉入要分析的指標,比如年齡3.第二個對話方塊拉入分組指標,比如是否發病,狀態輸入1代表發病4.下面4個對話方塊全選

5.確定

如何用spss製作roc曲線

4樓:劉得意統計服務

分析--roc曲線分析,正確設定變數就行了。具體地說:

把檢測變數(如test1)調入檢驗變數框,把狀態變數(如diag)調入狀態變數框,在狀態變數的值框輸入1,表示病人。確定。

效果圖:

使用方法:綠線為參考對角線,藍色線為roc曲線,該曲線離對角線越遠,表明診斷效果越好。

若有幫助,請及時採納,謝謝。

統計人劉得意

5樓:匿名使用者

roc曲線在analyze裡面的,有乙個roc選項

我替別人做這類的資料分析蠻多的

spss中如何繪製roc曲線?對資料型別有什麼要求?有那些應用?

6樓:渾渾噩噩

靈敏度:就是把實際為真值的

判斷為真值的概率.

特異度:就是把實際為假值的判斷為假值的概率.

誤判率:就是把實際為假值的判斷為真值的概率,其值等於1-特異度.

將繪成的曲線與斜45度的直線對比,若差不多重合,說明自變數對因變數的判斷價值很差,若越遠離斜45度的直線即曲線下的面積越大,說明自變數對因變數的判斷價值越好,即根據自變數可以較為正確的判斷因變數.

使用spss的操作過程如下:

graphs/roc curve:test variable選自變數(連續型變數),state varibale選因變數(二分類變數)display的選項一般全選.

執行結果:

1.roc曲線,可直觀地看到曲線形狀. 2.area under the curve:曲線下方的面積,包括面積值,顯著性分析,置信區間.

3.coordinates of the curve:roc曲線各點對應的靈敏度和誤判率.

確定最佳臨界點

關於最佳最佳切點的確定見下圖,這個是roc 曲線後面的結果 最後靈敏度+特異度的最大值所對應的值就是最佳診斷臨界點!

7樓:以銘所香天

roc(receiveroperatingcharacteristic)曲線,用於二分類判別效果的分析與評價.一般自變數為連續變數,因變數為二分類變數.

基本原理是:通過判斷點(cutoffpoint/cutoffvalue)的移動,獲得多對靈敏度(sensitivity)和誤判率(1-specificity(特異度)),以靈敏度為縱軸,以誤判率為橫軸,連線各點繪製曲線,然後計算曲線下的面積,面積越大,判斷價值越高.

靈敏度:就是把實際為真值的判斷為真值的概率.

特異度:就是把實際為假值的判斷為假值的概率.

誤判率:就是把實際為假值的判斷為真值的概率,其值等於1-特異度.

將繪成的曲線與斜45度的直線對比,若差不多重合,說明自變數對因變數的判斷價值很差,若越遠離斜45度的直線即曲線下的面積越大,說明自變數對因變數的判斷價值越好,即根據自變數可以較為正確的判斷因變數.

使用spss的操作過程如下:

graphs/roccurve:testvariable選自變數(連續型變數),statevaribale選因變數(二分類變數)display的選項一般全選.

執行結果:

1.roc曲線,可直觀地看到曲線形狀.

2.areaunderthecurve:曲線下方的面積,包括面積值,顯著性分析,置信區間.

3.coordinatesofthecurve:roc曲線各點對應的靈敏度和誤判率.

如何利用spss繪製roc曲線

8樓:匿名使用者

方法/步驟

1首先,開啟資料

,以a2列資料為例做曲線。

2點選「   analyze -roc curve 」。

3彈出介面後,匯入a2列資料,調節其它引數。

4點選「ok」,出現結果。

5雙擊roc曲線,進入調節介面。

6可以調節很多引數,也可以把曲線調成平滑的。很方便實用吧!

9樓:南心網心理統計

spss中有roc的專門分析模組。

10樓:茹讓慶夏

(一)roc曲線的概念

受試者工作特徵曲線(receiver

operator

characteristic

curve,

roc曲線),最初用於評價雷達效能,又稱為接收者操作特性曲線。roc曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾),以真陽性率(靈敏度)為縱座標,假陽性率(1-特異度)為橫座標繪製的曲線。傳統的診斷試驗評價方法有乙個共同的特點,必須將試驗結果分為兩類,再進行統計分析。

roc曲線的評價方法與傳統的評價方法不同,無須此限制,而是根據實際情況,允許有中間狀態,可以把試驗結果劃分為多個有序分類,如正常、大致正常、可疑、大致異常和異常五個等級再進行統計分析。因此,roc曲線評價方法適用的範圍更為廣泛。

(二)roc曲線的主要作用

1.roc曲線能很容易地查出任意界限值時的對疾病的識別能力。

2.選擇最佳的診斷界限值。roc曲線越靠近左上角,試驗的準確性就越高。最靠近左上角的roc曲線的點是錯誤最少的最好閾值,其假陽性和假陰性的總數最少。

3.兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較。在對同一種疾病的兩種或兩種以上診斷方法進行比較時,可將各試驗的roc曲線繪製到同一座標中,以直觀地鑑別優劣,靠近左上角的roc曲線所代表的受試者工作最準確。

亦可通過分別計算各個試驗的roc曲線下的面積(auc)進行比較,哪一種試驗的auc最大,則哪一種試驗的診斷價值最佳。

(三)roc曲線分析的主要步驟

1.roc曲線繪製。依據專業知識,對疾病組和參照組測定結果進行分析,確定測定值的上下限、組距以及截斷點(cut-off

point),按選擇的組距間隔列出累積頻數分布表,分別計算出所有截斷點的敏感性、特異性和假陽性率(1-特異性)。以敏感性為縱座標代表真陽性率,(1-特異性)為橫座標代表假陽性率,作圖繪成roc曲線。

2.roc曲線評價統計量計算。roc曲線下的面積值在1.

0和0.5之間。在auc>0.

5的情況下,auc越接近於1,說明診斷效果越好。auc在0.5~0.

7時有較低準確性,auc在0.7~0.9時有一定準確性,auc在0.

9以上時有較高準確性。auc=0.5時,說明診斷方法完全不起作用,無診斷價值。

auc<0.5不符合真實情況,在實際中極少出現。

3.兩種診斷方法的統計學比較。兩種診斷方法的比較時,根據不同的試驗設計可採用以下兩種方法:

①當兩種診斷方法分別在不同受試者身上進行時,採用成組比較法。②如果兩種診斷方法在同一受試者身上進行時,採用配對比較法。

使用spss的操作過程如下:對於較低spss版本

graphs/roc

curve:test

variable選自變數(連續型變數),state

varibale選因變數(二分類變數)display的選項一般全選.較高的spss版本analyze

-roc

curve

如何利用spss軟體來繪製roc曲線

11樓:stop華崽

(一)roc曲線的概念

受試者工作特徵曲線(receiver operator characteristic curve, roc曲線),最初用於評價雷達效能,又稱為接收者操作特性曲線。roc曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾),以真陽性率(靈敏度)為縱座標,假陽性率(1-特異度)為橫座標繪製的曲線。傳統的診斷試驗評價方法有乙個共同的特點,必須將試驗結果分為兩類,再進行統計分析。

roc曲線的評價方法與傳統的評價方法不同,無須此限制,而是根據實際情況,允許有中間狀態,可以把試驗結果劃分為多個有序分類,如正常、大致正常、可疑、大致異常和異常五個等級再進行統計分析。因此,roc曲線評價方法適用的範圍更為廣泛。

(二)roc曲線的主要作用

1.roc曲線能很容易地查出任意界限值時的對疾病的識別能力。

2.選擇最佳的診斷界限值。roc曲線越靠近左上角,試驗的準確性就越高。最靠近左上角的roc曲線的點是錯誤最少的最好閾值,其假陽性和假陰性的總數最少。

3.兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較。在對同一種疾病的兩種或兩種以上診斷方法進行比較時,可將各試驗的roc曲線繪製到同一座標中,以直觀地鑑別優劣,靠近左上角的roc曲線所代表的受試者工作最準確。

亦可通過分別計算各個試驗的roc曲線下的面積(auc)進行比較,哪一種試驗的auc最大,則哪一種試驗的診斷價值最佳。

(三)roc曲線分析的主要步驟

1.roc曲線繪製。依據專業知識,對疾病組和參照組測定結果進行分析,確定測定值的上下限、組距以及截斷點(cut-off point),按選擇的組距間隔列出累積頻數分布表,分別計算出所有截斷點的敏感性、特異性和假陽性率(1-特異性)。

以敏感性為縱座標代表真陽性率,(1-特異性)為橫座標代表假陽性率,作圖繪成roc曲線。

2.roc曲線評價統計量計算。roc曲線下的面積值在1.

0和0.5之間。在auc>0.

5的情況下,auc越接近於1,說明診斷效果越好。auc在0.5~0.

7時有較低準確性,auc在0.7~0.9時有一定準確性,auc在0.

9以上時有較高準確性。auc=0.5時,說明診斷方法完全不起作用,無診斷價值。

auc<0.5不符合真實情況,在實際中極少出現。

3.兩種診斷方法的統計學比較。兩種診斷方法的比較時,根據不同的試驗設計可採用以下兩種方法:

①當兩種診斷方法分別在不同受試者身上進行時,採用成組比較法。②如果兩種診斷方法在同一受試者身上進行時,採用配對比較法。

使用spss的操作過程如下:對於較低spss版本 graphs/roc curve:test variable選自變數(連續型變數),state varibale選因變數(二分類變數)display的選項一般全選.

較高的spss版本analyze -roc curve

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