spss中roc曲线怎么编辑,spss19.0中如何做roc曲线

2021-01-10 12:23:20 字数 3199 阅读 9166

1楼:匿名用户

做是在roc curve里面做

做好之后双击编辑

我替别人做这类的数据分析蛮多的

2楼:匿名用户

一定要将数据列对才行,诊断试验。

spss19.0中如何做roc曲线

3楼:万水之源

第一竖行是我测定的不同患者结果

第二竖行是阳性参照表达结果

第三竖行是阴性参照表达结果

国外文献用roc曲线做,想和定性实验x相比看定性实验哪例是假阳性,或假阴性.这是我自己摸的结果图,无法传给你。但怎么解释?怎么看是具体哪例呢?

4楼:time龚梅华

spss软件实现roc分析

spss 9.0以上版本可进行roc分析,操作步骤如下:

1.定义列变量,并输入数据

(1)诊断分类值或检测结果(test):多个诊断试验则定义test1,test2,...

(2)金标准类别(group):1=病例组,0=对照组

(3)分类频数(freq),需要进一步执行第二步

2.说明频数变量 路径:data\weight case..., 选项:weight case by, 填表:freqency variable (freq)

3.roc分析: 路径:

grahps\roc curve... 填表:test variable(test), state variable (group), value of state variable,选项包括:

(display) roc curve,with diagonal reference line (机会线), standard error and confidence interval (面积的标准误,及其可信区间), coordinate points of the roc curve (roc曲线的坐标点), options:test direction (如果检测值小划归为阳性,则需要选), cofidence level (%):需要除95%以外的可信度,可在此定义

如果是连续型测量资料,则不需要第1步的(3)及第2步

如何用spss制作roc曲线

5楼:刘得意统计服务

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

6楼:匿名用户

roc曲线在analyze里面的,有一个roc选项

我替别人做这类的数据分析蛮多的

如何利用spss绘制roc曲线

7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!

8楼:南心网心理统计

spss中有roc的专门分析模块。

9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软件来绘制roc曲线

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 ...

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