然后計算曲線下面積，如何用SPSS繪制roc曲線(1.roc曲線(受試者工作特征曲線)的概念，roc曲線越靠近左上角，(2)ROC曲線的主要作用1.roc曲線可以很容易地找出在任意極限值下識別疾病的能力。
分類:資源共享> >文檔/報表共享問題描述:如何在spss中繪制ROC曲線？對數(shù)據(jù)類型有什么要求？有哪些應(yīng)用？老板想用ROC分析數(shù)據(jù)。請幫助他。非常感謝！分析:ROC(接收特性)曲線用于分析和評價二元分類判別的效果。通常，自變量是連續(xù)變量，因變量是二元分類變量?；驹硎峭ㄟ^截止點/截止值的移動，
畫一條以靈敏度為縱軸，誤判率為橫軸的曲線，然后計算曲線下的面積。面積越大，判斷值越高。靈敏度:判斷實際真值為真值的概率。特異性:將實際假值判斷為假值的概率。誤判率:將實際假值判斷為真值的概率，其值等于1奇點。所畫的曲線傾斜45度。
C統(tǒng)計量是ROC曲線下的面積。如果使用這個邏輯回歸進行預(yù)測或診斷，roc曲線下面積可以估計使用邏輯回歸模型進行診斷或預(yù)測的能力。ROC曲線一般指受試者的工作特性曲線。受試者操作特征曲線是指以受試者在不同判斷標(biāo)準下得到的誤報概率P(y/N)為橫坐標(biāo)，以特定刺激條件下的擊中概率P(y/SN)為縱坐標(biāo)所畫出的各點連線。
3、如何利用SPSS繪制ROC曲線(1)roc曲線接收機工作特性曲線(ROC曲線)的概念最初用于評估雷達性能，也稱為接收機工作特性曲線。Roc曲線是根據(jù)一系列不同的二元分類方法(分界值或判定閾值)繪制的曲線，以真陽性率(靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率(1特異性)為橫坐標(biāo)。傳統(tǒng)的診斷測試評估方法有一個共同的特點，測試結(jié)果必須分為兩類，然后進行統(tǒng)計分析。
因此，roc曲線評價法更適用。(二)roc曲線的主要作用1.roc曲線可以很容易地找出在任何邊界值上識別疾病的能力。2.選擇最佳診斷限值。roc曲線越靠近左上角，測試的準確性越高。roc曲線最靠近左上角的點是誤差最小的最佳閾值，假陽性和假陰性總數(shù)最少。3.兩種或兩種以上不同診斷試驗鑒別疾病的能力的比較。
4、ROC曲線的分析步驟1、ROC分析步驟:①ROC曲線繪制。根據(jù)專業(yè)知識，對疾病組和參照組的測定結(jié)果進行分析，確定測定值的上下限、組間距和分界點。按選定的組間距區(qū)間列出累積頻率分布表，分別計算所有切點的敏感性、特異性和假陽性率(1特異性)?？v坐標(biāo)為靈敏度，代表真陽性率，橫坐標(biāo)為(1)特異性，代表假陽性率，繪制ROC曲線。
ROC曲線下面積值在1.0-0.5之間。當(dāng)AUC>0.5時，AUC越接近1，診斷效果越好，AUC在0.5 ~ 0.7時準確度低，在0.7 ~ 0.9時有一定準確度，在0.9以上準確度高。當(dāng)AUC為0.5時，說明診斷方法完全無效，沒有診斷價值，羅馬紀。
