如何用SPSS17软件做ROC曲线

微信公开课小程序热门讨论「如何用SPSS17软件做ROC曲线」最新回复-ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)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(cutoffpoint/cutoffvalue)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1Specificity(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/ROCCurve:Testvariable选自变量(连续型变量),statevaribale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.Areaunderthecurve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.3.Coordinatesofthecurve: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 更多有关「如何用SPSS17软件做ROC曲线」的疑问请扫码关注微信公开课+小程序！了解更多