如何利用spss做出roc曲線,如何利用SPSS做出ROC曲線

2021-03-03 20:27:08 字數 4636 閱讀 2753

1樓:棉花糖

方法bai/步驟

1首先,開啟資料,以a2列資料為例做曲線du。

2點選zhi「 analyze -roc curve 」。

3彈出介面後,導dao入a2列資料,調節其它引數。

4點選「ok」,出現結果。

5雙擊roc曲線,進入調節介面。

6可以調節很多引數,也可以把曲線調成平滑的。很方便實用吧!

如何利用spss繪製roc曲線

2樓:匿名使用者

方法/步驟

1首先,開啟資料

,以a2列資料為例做曲線。

2點選「   analyze -roc curve 」。

3彈出介面後,匯入a2列資料,調節其它引數。

4點選「ok」,出現結果。

5雙擊roc曲線,進入調節介面。

6可以調節很多引數,也可以把曲線調成平滑的。很方便實用吧!

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一個共同的特點,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佈表,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

如何用spss製作roc曲線

5樓:劉得意統計服務

分析--roc曲線分析,正確設定變數就行了。具體地說:

把檢測變數(如test1)調入檢驗變數框,把狀態變數(如diag)調入狀態變數框,在狀態變數的值框輸入1,表示病人。確定。

效果圖:

使用方法:綠線為參考對角線,藍色線為roc曲線,該曲線離對角線越遠,表明診斷效果越好。

若有幫助,請及時採納,謝謝。

統計人劉得意

6樓:匿名使用者

roc曲線在analyze裡面的,有一個roc選項

我替別人做這類的資料分析蠻多的

如何利用spss軟體來繪製roc曲線

7樓:stop華崽

(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一個共同的特點,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佈表,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

如何用spss做roc曲線分析

8樓:匿名使用者

roc曲線

1.點選「分析 -roc curve 」。

2.第一個對話方塊拉入要分析的指標,比如年齡3.第二個對話方塊拉入分組指標,比如是否發病,狀態輸入1代表發病4.下面4個對話方塊全選

5.確定

如何用spss製作roc曲線我做了三組資料 sp

9樓:萊特資訊科技****

首先,開啟資料,以a2列資料為例做曲線。

點選「 analyze -roc curve 」。

彈出介面後,匯入a2列資料,調節其它引數。

點選「ok」,出現結果。

雙擊roc曲線,進入調節介面。

6可以調節很多引數,也可以把曲線調成平滑的。很方便實用吧!

如何利用spss做出roc曲線

10樓:匿名使用者

roc曲線

1.點選「分析 -roc curve 」。

2.第一個對話方塊拉入要分析的指標,比如年齡3.第二個對話方塊拉入分組指標,比如是否發病,狀態輸入1代表發病4.下面4個對話方塊全選

5.確定

11樓:匿名使用者

這個不太好轉的我替別人做這類的資料分析蠻多的

用例項說明如何用spss繪製roc曲線 30

12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

如何利用spss製作聯合診斷ROC曲線

這個不太好轉的我替別人做這類的資料分析蠻多的 如何利用 spss 製作聯合診斷 roc 曲線 i 診斷bai試驗 例 某課題研究du目解zhib超診斷肝硬化臨床價值每組各需dao要回少例患者預試驗 b超診斷答肝硬化約 p靈敏度 0.75 p特異度 0.55 公式 診斷試驗本例數公式 n u 2 1 ...

spss17做roc曲線時要求輸入狀態變數的值是什

狀態變數就是二分類的變數,是必須的。說的清楚點就是選擇分類變數,如1代表一組,2又代表另一組。如何用spss 17.0繪製roc曲線?資料分幾組輸入都有什麼要求?如何選擇cutoff值?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...

如何利用spss進行曲線擬合,並得到擬合曲線方程,像y ax

1 曲線擬合過程。2 分析 迴歸 曲線估計 選擇相應變數和擬合模型,得到結果,擬合效果較好。3 利用指數模型進行 4 首先按照傳統的操作方法,n代表了x,y的個數,所以要對n實行加權個案處理。5 這個時候再對x統計分析發現 資料顯示有171個,接著進行線性迴歸。自變數的曲線擬合。就在分析迴歸當中有一...