spss 之roc曲线

spss的roc曲线(1)roc曲线的概念被实验者工作特征曲线(receiveroperatorcharacteristiccurve，ROC曲线)首先用于评估雷达的性能，也称为接收者的操作特性曲线。 ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(边界值或决定阈值)，以真阳性率(灵敏度)为纵轴，以假阳性率(1-特异度)为横轴绘制的曲线。传统的诊断试验评价方法有共同的特点，试验结果应分两种进行统计分析。 ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，不需要对其进行限制，根据实际情况，可以看到中间的状态，可以将试验结果分为正常、几乎正常、可疑、几乎异常和异常5个阶段进行统计分析。 因此，ROC曲线的评价方法适用范围很广。(2)roc曲线的主要作用1.ROC曲线是在可容易地检测任何阈值的情况下疾病的识别能力。2 .选择最佳诊断界限值。 ROC曲线越靠近左上角，试验的正确性越高。 离左上角的ROC曲线最近的点是错误最少的最佳阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。3 .两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。 比较同一疾病的两种以上的诊断方法时，可以将各试验的ROC曲线绘制在相同的坐标上，直观地辨别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者的工作是最正确的。 也可以通过分别计算各试验在ROC曲线上的面积(AUC )进行比较，比较哪个试验的AUC最大，哪个试验的诊断价值最合适。(3)roc曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。 根据专业知识，分析疾病群和参照群的测定结果，确定测定值的上下限、群间距离和截止点(cut-off point )，按所选群间距离排列累计度数分布表，分别计算所有截止点的敏感性、特异性和假阳性率(1-特异性)。 敏感性纵轴表示真阳性率，(1-特异性)横轴表示假阳性率，绘制ROC曲线。2.ROC曲线评价统计量计算。 ROC曲线中的面积值在1.0和0.5之间。 AUC0.5时，说明AUC越接近1诊断效果越高。 AUC在0.50.7时有较低的正确性，AUC在0.70.9时有一定的正确性，AUC在0.9以上时有较高的正确性。 说明AUC=0.5时，诊断方法完全不起作用，没有诊断价值。 AUC0.5不符合事实，实际上很少出现。3 .两种诊断方法的统计学比较。 比较两种诊断方法时，根据不同的试验设计，两种诊断方法分别被实验者进行时，采用分组比较法。 对同一受试者进行两种诊断方法时，采用配对比较法。(4)roc曲线的优点该方法简单直观，用图表观察分析方法的临床准确性，肉眼就能判断。 ROC曲线用图示方法结合灵敏度和特异性，正确反映了某一分析方法的特异性和敏感性的关系，是实验正确性的综合代表。 ROC曲线不固定分类边界值，允许中间状态的存在，有利于使用者结合专业知识，比较漏诊和误诊的影响，选择更好的截断点作为诊断标准值。 提供不同测试之间共同尺度的直观比较，ROC曲线越凸，表示越接近左上角诊断价值越大，有利于不同指标之间的比较。 曲线下的面积可以评价诊断的正确性。roc (receiveroperatingcharacteristic )曲线用于二分类判别效果的分析和评价。 因为一般的自变量是连续变量，变量是二分类变量基本原理是通过判断：点(cutoff point/cutoff value )的移动，得到灵敏度和误判定率，以灵敏度为纵轴，以误判定率为横轴，连接各点画曲线，计算曲线下的面积灵敏度：是判断为实际为真值的概率.特异度：是判断为实际是假值的概率.误判定率：是判断为实际是假值的概率，该值等于1-特异度.将所绘制的曲线与倾斜45度的直线进行比较，如果大致一致，就说明基于参数的因子变量的判定价值越差，也就是说，远离倾斜45度的直线，即曲线上的面积越大，就说明基于参数的因子变量的判定价值越好，即，根据参数比较因子变量使用SPSS的操作步骤是：graphs/roccurve : test variable从变量(连续型变量)中选择，state varibale一般从变量(二分类变量) display的选择项中选择运行结果：1.ROC曲线可以直观地看到曲线形状2.Area under the curve:曲线下的面积包括面积值、有效性分析和置信区间3 .与3.coordinatesofthecurve:roc曲线各点对应的灵敏度和误判定率一般来说，只要不特别考虑，一般来说，即使碘酮指数最大，(灵敏度特异度-1)最大，对应的值也成为最佳的诊断界限值。将SPSS求出的所有边界点的灵敏度和特异度导出为EXCEL形式，求出所有边界点的(灵敏度特异度)的值，可以找到最大值，与此对应的诊断指标的值是最佳诊断边界值。 这是目前国内文献中求最常用的最佳诊断界限值的方法。 在求出最佳诊断界限值后，反过来也可以根据该最佳诊断界限值求出诊断指标的特异度和灵敏度，验证该最佳诊断界限值的诊断效果。Spss15.0绘图的结果： (只能找到ROC曲线上的面积AUC的非参数估计和最佳工作点，使用该软件的感觉与matlab相似，有两个窗口，个人觉得该软件的功能很强，但是软件的下载在实现过程中，使用算术器进行解密。 (请参见。)1:创建数据表(Filenewdata )的输入数据，数据表的接口如图2所示，可以在数据视图(修改数据的数值)和variable view (修改数据的类型)之间切换2: analyze