spss中如何绘制ROC曲线?对数据类型有什么要求?有那些应用?

作者&投稿:才旦莲 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
如何利用SPSS绘制ROC曲线~

方法/步骤




1


首先,打开数据,以A2列数据为例做曲线。



2


点击“ Analyze -ROC curve ”。



3


弹出界面后,导入A2列数据,调节其它参数。



4


点击“OK”,出现结果。



5


双击ROC曲线,进入调节界面。



6


可以调节很多参数,也可以把曲线调成平滑的。很方便实用吧!

SPSS软件实现ROC分析
SPSS 9.0以上版本可进行ROC分析,操作步骤如下:
1.定义列变量,并输入数据
(1)诊断分类值或检测结果(test):多个诊断试验则定义test1,test2,...
(2)金标准类别(group):1=病例组,0=对照组
(3)分类频数(freq),需要进一步执行第二步
2.说明频数变量 路径:Data\Weight Case..., 选项:Weight case by, 填表:Freqency Variable (freq)
3.ROC分析: 路径:Grahps\Roc Curve... 填表:Test Variable(test), State Variable (group), Value of state variable,选项包括:
(display) ROC Curve,with diagonal reference line (机会线), standard error and confidence interval (面积的标准误,及其可信区间), Coordinate points of the ROC curve (ROC曲线的坐标点), options:test direction (如果检测值小划归为阳性,则需要选), cofidence level (%):需要除95%以外的可信度,可在此定义
如果是连续型测量资料,则不需要第1步的(3)及第2步

ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.
基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.
灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率.
特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率.
误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度.
将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量.
使用SPSS的操作过程如下:
Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选.
运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.
2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.
3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.


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进莘凯妮: 分析--ROC曲线分析,正确设置变量就行了.具体地说: 把检测变量(如test1)调入检验变量框,把状态变量(如diag)调入状态变量框,在状态变量的值框输入1,表示病人.确定. 效果图: 使用方法:绿线为参考对角线,蓝色线为ROC曲线,该曲线离对角线越远,表明诊断效果越好. 若有帮助,请及时采纳,谢谢. 统计人刘得意

哈尔滨市19676652206: 请问spss中如何做roc曲线,最好有详细步骤,谢谢 -
进莘凯妮: analyze下面有选项roc的,分别选入变量即可

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进莘凯妮: ROC曲线 1.点击“分析 -ROC curve ”. 2.第一个对话框拉入要分析的指标,比如年龄 3.第二个对话框拉入分组指标,比如是否发病,状态输入1代表发病 4.下面4个对话框全选 5.确定

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