1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.
如何用spss 17.0繪製roc曲線？ 資料分幾組輸入都有什麼要求？ 如何選擇cutoff值？
2樓：匿名使用者
至少兩列，一列金標準結果（即是否患病），一列新方法的檢測數值
roc曲線分析中會生成曲線座標值，根據各取值的特異度和靈敏度之和最大的原則求得cutoff
spss繪製roc曲線，只有一個敏感度和特異度怎麼畫roc曲線啊
3樓：匿名使用者
可以的，但是隻能做定性資料的roc，不是特別好
4樓：匿名使用者
怎麼會只有一個特異度和sensitivity？
我替別人做這類的資料分析蠻多的
如何用spss製作roc曲線
5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
6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
如何利用spss做出roc曲線
7樓：匿名使用者
這個不太好轉的我替別人做這類的資料分析蠻多的
spss中roc曲線怎麼編輯
8樓：匿名使用者
做是在roc curve裡面做
做好之後雙擊編輯
我替別人做這類的資料分析蠻多的
9樓：匿名使用者
一定要將資料列對才行，診斷試驗。
spss中如何繪製roc曲線？對資料型別有什麼要求？有那些應用？
10樓：渾渾噩噩
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.
確定最佳臨界點
關於最佳最佳切點的確定見下圖，這個是roc 曲線後面的結果 最後靈敏度+特異度的最大值所對應的值就是最佳診斷臨界點！
11樓：以銘所香天
roc(receiveroperatingcharacteristic)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(cutoffpoint/cutoffvalue)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/roccurve:testvariable選自變數(連續型變數),statevaribale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.areaunderthecurve:曲線下方的面積,包括面積值,顯著性分析,置信區間.
3.coordinatesofthecurve:roc曲線各點對應的靈敏度和誤判率.
求助：spss下，如何在同時做出兩條roc曲線
12樓：孟秋柔宣夢
有診斷指標，診斷結果，spss可直接做出roc曲線，不需要自己計算1-spe和sen的。不同版本的roc曲線的位置不一樣，找找分析或作圖兩個選單可以找到roc曲線這個命令的。
13樓：穰涵瑤周格
這個問題以前就有人問過了。可以用logistic迴歸先做分析，做出概率**值。再根據這個值繪製roc
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