ROC曲线ROC分析
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发布时间：2024-10-14 13:10
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时间：4分钟前
在SPSS 9.0及更高版本中，可以执行ROC分析以评估诊断试验的性能。进行ROC分析的步骤如下：
首先，定义并输入数据：
诊断分类值或检测结果（test）：在多个诊断试验的情况下，定义test1、test2等。
金标准类别（group）：使用1表示病例组，0表示对照组。
分类频数（freq）：用于后续的步骤，需定义。
其次，说明频数变量的操作步骤为：选择Data\Weight Case...，在选项中选择Weight case by，并填写Freqency Variable（freq）。
接下来，执行ROC分析的操作步骤为：选择Grahps\Roc Curve...，填写Test Variable（test）和State Variable（group）。同时，需要在以下选项中进行设置：
显示ROC曲线，包含机会线（即随机猜测的直线），标准误差，以及可信区间。
显示ROC曲线的坐标点。
测试方向：选择测试值小则划归为阳性的选项。
可信度等级（%）：除了95%，可以根据需求定义其他可信度等级。
对于连续型测量资料，无需执行步骤（1）中的（3）以及步骤（2）。在执行ROC分析时，遵循上述步骤以评估诊断试验的性能。
扩展资料
受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
