如何用spss製作roc曲線,如何用spss製作ROC曲線

1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

2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

roc曲線如何畫

3樓：麻木

根據五種先定概率得到的實驗結果，就可計算擊

中概率和虛驚概率。最後，根據不同先定概率下的擊中概率和虛驚概率，就可在圖上確定各點的位置，把五點聯接起來就繪成一條 roc曲線。

如下圖：

4樓：恩惠妮阿加西

roc曲線的製作步驟：

用spss製作roc曲線。

1、首先錄入資料：

在這裡，序號1代表擊中，0代表虛報，後面「頻數」列對應的分別是先定概率在0.2/0.5/0.8情況下擊中和虛報的頻數；

2、其次對頻數加權開啟「分析」，最下方會出現「roc曲線」，開啟將「頻數」拖入檢驗變數一欄，「序號」拖入狀態變數一欄；

3、狀態變數的值設定為「1」；

4、點選「roc曲線」「對角參考線」「roc曲線的座標點」三個選項，確定；

5、隨後會出現這個原始的roc曲線。

5樓：百度使用者

你講的是訊號檢測論裡的吧？roc曲線縱軸是擊中率，橫軸是虛報率，對角線表示隨機概率。對角線以上鍊接對角向上彎曲的曲線就是roc曲線。曲率越大越向上表示被試感受性越強。

如何利用spss做出roc曲線

6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

7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！

8樓：南心網心理統計

spss中有roc的專門分析模組。

9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做roc曲線分析

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

求救：怎樣用spss製作roc曲線，尤其是資料的輸入。可以演示一下嗎？最好有個例子加以說明，謝謝！

11樓：酸酸男崽

roc(receiver operating characteristic)曲線,用於二分類判別效果的分析與評價.一般自變數為連續變數,因變數為二分類變數.

基本原理是:通過判斷點(cutoff point/cutoff value)的移動,獲得多對靈敏度(sensitivity)和誤判率(1-specificity(特異度)),以靈敏度為縱軸,以誤判率為橫軸,連線各點繪製曲線,然後計算曲線下的面積,面積越大,判斷價值越高.

靈敏度:就是把實際為真值的判斷為真值的概率.

特異度:就是把實際為假值的判斷為假值的概率.

誤判率:就是把實際為假值的判斷為真值的概率,其值等於1-特異度.

將繪成的曲線與斜45度的直線對比,若差不多重合,說明自變數對因變數的判斷價值很差,若越遠離斜45度的直線即曲線下的面積越大,說明自變數對因變數的判斷價值越好,即根據自變數可以較為正確的判斷因變數.

使用spss的操作過程如下:

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.

執行結果:1.roc曲線,可直觀地看到曲線形狀.

2.area under the curve:曲線下方的面積,包括面積值,顯著性分析,置信區間.

3.coordinates of the curve:roc曲線各點對應的靈敏度和誤判率.

怎樣用spss20繪製roc曲線 10

12樓：匿名使用者

spss中如何繪製roc曲線？

模型分析效果評價主要包括模型擬合效果和擬合優度檢驗。而roc(receiveroperating characteristic)曲線主要用於模型擬合效果的判斷，另外對數似然值與偽決定係數、模型**正確率均可用於用於模型擬合效果的判斷。

roc 可以直接利用**概率進行評判。它能幫助確定合理的**概率分類點，就是將**概率大於（or小於）某個值的研究物件判斷為陽性結果（or陰性結果）。一般自變數為連續變數，因變數為二分類變數。

基本原理是：通過判斷點(cutoffpoint/cutoff value)的移動，獲得眾多靈敏度(sensitivity)和誤判率(1-specificity(特異度))。曲線圖以誤判率為橫軸，以靈敏度為縱軸，連線各點繪製曲線，然後計算曲線下的面積。

面積越大，判斷價值越高.靈敏度:就是把實際為真值的判斷為真值的概率.

特異度:就是把實際為假值的判斷為假值的概率.誤判率:

就是把實際為假值的判斷為真值的概率,其值等於1-特異度。

使用spss的操作步驟如下:1.執行程式

graphs/roccurve

在testvariable 框內選需要分析的自變數；

在statevariable 框內選需要分析的應變數，value of state variable 中納入需要比較的自變數賦值，這裡選擇了疾病賦值（為1）。

display選項一般全選

點選ok按鈕

2.執行結果:2.1原始資料的頻數結果。

2.2 roc曲線

2.2.1 綠色線為主對角線

藍色線即為roc曲線，當曲線從左下角逐漸上升到頂部，再向右延伸到右上角時，**效果好。如果roc曲線延主對角線方向分佈，則表示結果是隨機造成的。

2.2.2 曲線下方的面積（area under the curve）：包括面積值、顯著性分析和置信區間可以反映**的效果。

這裡曲線下方面積為0.719，其95%可信區間為（0.650，0.

788）2.2.3.

coordinates of the curve:roc曲線各點對應的靈敏度和（1-特異度）確定最佳臨界點