1楼：stop华崽
（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
如何利用spss绘制roc曲线
2楼：匿名用户
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”。
3弹出界面后，导入a2列数据，调节其它参数。
4点击“ok”，出现结果。
5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！
3楼：南心网心理统计
spss中有roc的专门分析模块。
4楼：茹让庆夏
（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
如何利用spss做出roc曲线
5楼：匿名用户
roc曲线
1.点击“分析 -roc curve ”。
2.第一个对话框拉入要分析的指标，比如年龄3.第二个对话框拉入分组指标，比如是否发病，状态输入1代表发病4.下面4个对话框全选
5.确定
6楼：匿名用户
这个不太好转的我替别人做这类的数据分析蛮多的
用实例说明如何用spss绘制roc曲线 30
7楼：匿名用户
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曲线分析中会生成曲线坐标值，根据各取值的特异度和灵敏度之和最大的原则求得cutoff
如何用spss17软件做roc曲线
8楼：手机用户
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.
9楼：匿名用户
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
如何用spss做roc曲线分析
10楼：匿名用户
roc曲线
1.点击“分析 -roc curve ”。
2.第一个对话框拉入要分析的指标，比如年龄3.第二个对话框拉入分组指标，比如是否发病，状态输入1代表发病4.下面4个对话框全选
5.确定
如何用spss软件做roc曲线下面积的比较
11楼：匿名用户
可使用spss编程完成，或者使用sas
12楼：匿名用户
就是z检验而已，excel就能做
13楼：生秀荣韶香
analyze里面有roc选项，金标准选在上面，制定1为判断准则
然后把解释变量放在下面的框
如何用spss制作roc曲线我做了三组数据 sp
14楼：莱特信息科技****
首先，打开数据，以a2列数据为例做曲线。
点击“ analyze -roc curve ”。
弹出界面后，导入a2列数据，调节其它参数。
点击“ok”，出现结果。
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！