1樓：土豆
越是靠近左上角的就敏感性及特異性是最合適的
如何利用spss求準確率，靈敏度，特異度和roc曲線下面積
2樓：匿名使用者
可以做roc曲線分析的
3樓：
analyze下面有roc選項
在spss中繪製roc曲線時的"檢驗變數"與"狀態變數"分別指什麼
4樓：啊啊啊啊啊舔
檢驗變數相當於自變數，狀態變數相當於因變數
如何在spss計算 youden 靈敏度、特異度
5樓：匿名使用者
你是不是在copy搞關於診斷性試驗bai的評價呢，我也在搞du類似方面的研究呢，是關於zhiroc分析的。關心靈敏度與特異dao度，即真陽性率與真陰性率，而youden指數則為兩者之和減一。他們的計算均可在交叉頻數表中完成，步驟為：
1、定義三個變數，行、列、頻數變數，注意把金標準定為列變數，且把頻數加權。2、descriptive statistics-crosstabs，分別調入相應的行、列變數，單擊cells按鈕，選擇counts：observed；percentage：
row、column及total選項，最後ok就可以了。spss所給的**中就包含了靈敏度與特異度，可不要搞混了呀。
6樓：_永無止境
哈哈，你是不是在搞關於診斷性試驗的評價呢，我也在搞類似方面版的研究呢，是權關於roc分析的。關心靈敏度與特異度，即真陽性率與真陰性率，而youden指數則為兩者之和減一。他們的計算均可在交叉頻數表中完成，步驟為：
1、定義三個變數，行、列、頻數變數，注意把金標準定為列變數，且把頻數加權。2、descriptive statistics-crosstabs，分別調入相應的行、列變數，單擊cells按鈕，選擇counts：observed；percentage：
row、column及total選項，最後ok就可以了。spss所給的**中就包含了靈敏度與特異度，可不要搞混了呀。
7樓：匿名使用者
關心靈敏bai度與特異度，即真陽性率du與zhi真陰性率，而youden指數則為dao
兩者之和減一。他們的計算均內可在容交叉頻數表中完成，
步驟：定義三個變數，行、列、頻數變數，注意把金標準定為列變數，且把頻數加權。
descriptive statistics-crosstabs，分別調入相應的行、列變數，單擊cells按鈕，選擇counts：observed；percentage：row、column及total選項，
最後ok就可以了。spss所給的**中就包含了靈敏度與特異度，可不要搞混了呀。
引自網際網路資料
8樓：匿名使用者
你是不是在搞關於診斷性試驗的評價，我也在搞類似方面的研究，是版關於roc分析的。關心靈敏度與特異權度，即真陽性率與真陰性率，而youden指數則為兩者之和減一。他們的計算均可在交叉頻數表中完成，步驟為：
1、定義三個變數，行、列、頻數變數，注意把金標準定為列變數，且把頻數加權。2、descriptive statistics-crosstabs，分別調入相應的行、列變數，單擊cells按鈕，選擇counts：observed；percentage：
row、column及total選項，最後ok就可以了。spss所給的**中就包含了靈敏度與特異度，可不要搞混了。
9樓：會會女人坊
你可以直接用公式bai計算du
即可如果是做roc曲線，那麼有選項zhi的，你在daoanalyze裡面找
靈敏度與特內異度，即真陽容性率與真陰性率，而youden指數則為兩者之和減一。他們的計算均可在交叉頻數表中完成，步驟為：1、定義三個變數，行、列、頻數變數，注意把金標準定為列變數，且把頻數加權。
2、descriptive statistics-crosstabs，分別調入相應的行、列變數，單擊cells按鈕，選擇counts：observed；percentage：row、column及total選項。
請問，spss做roc曲線，怎麼對得出的roc曲線下的面積做差異性檢驗，我看看過有的文獻說，直接可以得出p值。
10樓：匿名使用者
用medcalc軟體把，能做的更多，spss好像不能比較面積，但他能給你這個點的靈敏度
如何利用spss繪製roc曲線
11樓：南心網心理統計
spss中有roc的專門分析模組。
12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
用spss做roc曲線時，狀態變數和檢驗變數分別是什麼意思。
13樓：匿名使用者
一般是賦值為0和1,1為狀態變數
檢驗變數就是你研究的變數
14樓：融雙冀萍雅
狀態變數就是二分類的變數，是必須的。說的清楚點就是選擇分類變數，如1代表一組，2又代表另一組。
如何用spss製作roc曲線,如何用spss製作ROC曲線
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...
如何用spss17軟體做roc曲線
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 sp...
用spss19 0制roc曲線，如何使原點併到一起
雙擊座標軸 spss有時候是這樣的，不怎麼好看 用spss19.0做出的roc曲線有兩個原點，怎麼調整才能讓兩個原點重合呀？急求！最好有具體步驟 雙擊 調整上下邊距 統計專業研究生工作室為您服務，需要專業資料分析可以找我 spss19.0中如何做roc曲線 第一豎行是我測定的不同患者結果 第二豎行是...