关于用spssspss如何画roc曲线线，新手求助

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-05 23:21 标签： spss roc曲线
使用SPSS作多变量观察值的ROC曲线分析_图文_百度文库
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使用SPSS作多变量观察值的ROC曲线分析
&&作为一种利用SPSS软件分析多参数变量的方法。
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【求助】ROC 曲线如何划成圆滑曲线？
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这个帖子发布于8年零260天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
用SPSS软件制作出来的ROC曲线为一多折样的曲线，请问有哪位高手知道如何将其制作成圆滑曲线吗？谢了
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这是你取的截断点比较少，造成的。你可以将截断点取多点嘛。
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丁香园准中级站友
参数法绘制的是光滑的
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关于丁香园spss 绘制 ROC_百度文库
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spss 绘制 ROC
&&通过spss绘制ROC
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【求助】如何用SPSS制作单样本的ROC曲线
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这个帖子发布于2年零282天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题已解决悬赏丁当:5
共60例急性胃肠损伤（AGI)患者，测定肠脂肪酸结合蛋白（I-FABP)，32例异常，28例正常，想做I-FABP诊断AGI的敏感性和特异性，即ROC曲线，求助！谢谢！悬赏5个丁当。
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缺了对照组（非AGI）的数据哦！
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结果分析见附件
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关于丁香园学习笔记——spss中如何绘制ROC曲线？_zhaijxah_新浪博客
学习笔记——spss中如何绘制ROC曲线？
模型分析效果评价主要包括模型拟合效果和拟合优度检验。而ROC(ReceiverOperating
Characteristic)曲线主要用于模型拟合效果的判断，另外对数似然值与伪决定系数、模型预测正确率均可用于用于模型拟合效果的判断。
ROC&可以直接利用预测概率进行评判。它能帮助确定合理的预测概率分类点，就是将预测概率大于（or小于）某个值的研究对象判断为阳性结果（or阴性结果）。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(cutoffpoint/cutoff
value)的移动，获得众多灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度))。曲线图以误判率为横轴，以灵敏度为纵轴，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。
​使用SPSS的操作步骤如下:1.运行程序
Graphs/ROCCurve
在TestVariable&框内选需要分析的自变量；
在StateVariable&框内选需要分析的应变量，Value
variable&中纳入需要比较的自变量赋值，这里选择了疾病赋值（为1）。
Display选项一般全选
点击OK按钮
2.运行结果:2.1原始数据的频数结果。
2.2 ROC曲线
2.2.1&&绿色线为主对角线
蓝色线即为ROC曲线，当曲线从左下角逐渐上升到顶部，再向右延伸到右上角时，预测效果好。如果ROC曲线延主对角线方向分布，则表示结果是随机造成的。
2.2.2&&&曲线下方的面积（Area
under the curve）：包括面积值、显著性分析和置信区间可以反映预测的效果。
这里曲线下方面积为0.719，其95%可信区间为（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates
curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和（1-特异度）确定最佳临界点
&模型分析效果评价主要包括模型拟合效果和拟合优度检验。而ROC(ReceiverOperating
Characteristic)曲线主要用于模型拟合效果的判断，另外对数似然值与伪决定系数、模型预测正确率均可用于用于模型拟合效果的判断。
ROC&可以直接利用预测概率进行评判。它能帮助确定合理的预测概率分类点，就是将预测概率大于（or小于）某个值的研究对象判断为阳性结果（or阴性结果）。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(cutoffpoint/cutoff
value)的移动，获得众多灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度))。曲线图以误判率为横轴，以灵敏度为纵轴，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。
使用SPSS的操作步骤如下:1.运行程序
Graphs/ROCCurve
在TestVariable&框内选需要分析的自变量；
在StateVariable&框内选需要分析的应变量，Value of State
variable&中纳入需要比较的自变量赋值，这里选择了疾病赋值（为1）。
Display选项一般全选
点击OK按钮
2.运行结果:2.1原始数据的频数结果。
2.2 ROC曲线
2.2.1&&绿色线为主对角线
蓝色线即为ROC曲线，当曲线从左下角逐渐上升到顶部，再向右延伸到右上角时，预测效果好。如果ROC曲线延主对角线方向分布，则表示结果是随机造成的。
2.2.2&&&曲线下方的面积（Area
under the curve）：包括面积值、显著性分析和置信区间可以反映预测的效果。
这里曲线下方面积为0.719，其95%可信区间为（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the
curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和（1-特异度）确定最佳临界点
按约登指数确定最佳临界点，约登指数（灵敏度+特异度）-1
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