1樓：匿名使用者
可以單個roc還有聯合診斷的roc曲線
統計專業
如何利用spss做出roc曲線
用例項說明如何用spss繪製roc曲線 30
2樓：匿名使用者
至少兩列，一列金標準結果（即是否患病），一列新方法的檢測數值
roc曲線分析中會生成曲線座標值，根據各取值的特異度和靈敏度之和最大的原則求得cutoff
如何用spss做roc曲線分析
如何利用spss繪製roc曲線
3樓：南心網心理統計
spss中有roc的專門分析模組。
4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
求教：spss做出的roc曲線如何做成平滑的
5樓：匿名使用者
幫你在網路上bai查詢：
為了使曲du
線平滑，需要如zhi下四個dao步驟
1.雙擊
版roc曲線圖，進入編輯介面權
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：壺中
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
專斷為假值的概率屬.
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！
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