如何利用SPSS绘制ROC曲线

1. 如何利用SPSS绘制ROC曲线

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 ”。



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弹出界面后，导入A2列数据，调节其它参数。



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点击“OK”，出现结果。



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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！

2. 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

3. 如何利用SPSS软件来绘制ROC曲线

（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

4. 关于用spss画roc曲线，新手求助

使用SPSS的操作步骤如下:
1.运行程序
Graphs/ROCCurve
在TestVariable 框内选需要分析的自变量；
在StateVariable 框内选需要分析的应变量，Value of State variable 中纳入需要比较的自变量赋值，这里选择了疾病赋值（为1）。
Display选项一般全选
点击OK按钮
2.运行结果:2.1原始数据的频数结果。
2.2 ROC曲线
2.2.1  绿色线为主对角线
蓝色线即为ROC曲线，当曲线从左下角逐渐上升到顶部，再向右延伸到右上角时，预测效果好。如果ROC曲线延主对角线方向分布，则表示结果是随机造成的。
2.2.2   曲线下方的面积（Area under the curve）：包括面积值、显著性分析和置信区间可以反映预测的效果。
这里曲线下方面积为0.719，其95%可信区间为（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和（1-特异度）确定最佳临界点
模型分析效果评价主要包括模型拟合效果和拟合优度检验。而ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲线主要用于模型拟合效果的判断，另外对数似然值与伪决定系数、模型预测正确率均可用于用于模型拟合效果的判断。
模型分析效果评价主要包括模型拟合效果和拟合优度检验。而ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲线主要用于模型拟合效果的判断，另外对数似然值与伪决定系数、模型预测正确率均可用于用于模型拟合效果的判断。
ROC 可以直接利用预测概率进行评判。它能帮助确定合理的预测概率分类点，就是将预测概率大于（or小于）某个值的研究对象判断为阳性结果（or阴性结果）。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/cutoff value)的移动，获得众多灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度))。曲线图以误判率为横轴，以灵敏度为纵轴，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。
使用SPSS的操作步骤如下:
运行程序 Graphs/ROCCurve

在TestVariable 框内选需要分析的自变量；
在StateVariable 框内选需要分析的应变量，Value of State variable 中纳入需要比较的自变量赋值，这里选择了疾病赋值（为1）。
Display选项一般全选
点击OK按钮
.运行结果:2.1原始数据的频数结果。

2.2 ROC曲线
2.2.1  绿色线为主对角线
蓝色线即为ROC曲线，当曲线从左下角逐渐上升到顶部，再向右延伸到右上角时，预测效果好。如果ROC曲线延主对角线方向分布，则表示结果是随机造成的。

2.2.2   曲线下方的面积（Area under the curve）：包括面积值、显著性分析和置信区间可以反映预测的效果。
这里曲线下方面积为0.719，其95%可信区间为（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和（1-特异度）确定最佳临界点

按约登指数确定最佳临界点，约登指数（灵敏度+特异度）-1

5. 如何用SPSS17软件做ROC曲线

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.

6. 求救：怎样用spss制作roc曲线，尤其是数据的输入。可以演示一下吗？最好有个例子加以说明，谢谢！

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.