如何用SPSS17软件做ROC曲线

如何用spss制作ROC曲线~

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

（一）ROC曲线的概念
受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
（二）ROC曲线的主要作用
1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
（三）ROC曲线分析的主要步骤
1.ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC＞0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC＝0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC＜0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。
3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。
使用SPSS的操作过程如下:对于较低spss版本 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.较高的spss版本Analyze -ROC curve

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.


我这里是有90正常样本值，106患者值，110其他值这些数据在输入SPSS时，应至少两列，一列金标准结果（即是否患病），一列新方法的检测数值 ROC曲线

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雷波县13729127675： 如何用SPSS17软件做ROC曲线 - ？
叔紫莫刻： 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...

雷波县13729127675： 如何利用SPSS绘制ROC曲线 - ？
叔紫莫刻： 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!

雷波县13729127675： 如何利用SPSS做出ROC曲线 - ？
叔紫莫刻： 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

雷波县13729127675： 如何用spss制作ROC曲线 - ？
叔紫莫刻： 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

雷波县13729127675： 请问spss中如何做roc曲线,最好有详细步骤,谢谢 - ？
叔紫莫刻： analyze下面有选项roc的,分别选入变量即可

雷波县13729127675： SPSS怎么画多条ROC曲线 - ？
叔紫莫刻： 用logistic来做,然后保存预测值

雷波县13729127675： 求助如何用spss做联合检测的roc曲线 - ？
叔紫莫刻： 这个问题以前就有人问过了.可以用logistic回归先做分析,做出概率预测值.再根据这个值绘制ROC

雷波县13729127675： 用SPSS怎么做ROC曲线下面积的比较 - ？
叔紫莫刻： analyze里面有ROC选项,金标准选在上面,制定1为判断准则 然后把解释变量放在下面的框

雷波县13729127675： SPSS做ROC曲线 怎么用SPSS画出曲线 并确定最佳的CUT OFF?悬赏100分 帮我解决再追加100分 在线等 - ？
叔紫莫刻： 有诊断指标,诊断结果,SPSS可直接做出ROC曲线,不需要自己计算1-spe和sen的. 不同版本的ROC曲线的位置不一样,找找分析或作图两个菜单可以找到ROC曲线这个命令的.

雷波县13729127675： 那位大虾说下如何使用spss建议roc曲线??? - ？
叔紫莫刻： 你这里做的应该是独立样本T检验.上面的sig值0.095虽然大于0.05,但是并不是说明两组差异不显著.这里的sig值是Levene 检验两组样本的方差是否有显著差异的,也就是我们通常所说的方差齐性检验,当这里的sig值大于0.05的时候,我们看第一行的t值以及对应sig值.这里你只把t值粘贴上来了,没有把t值后面的sig值放上来.其实我们可以直接来看后面的sig值是否小于0.05来看这里的t值的含义.因为t值后面的sig值就是t值转化得到的,表示的意思和t值一样.