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使用SPSS做ROC曲線分析
2017-01-19
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使用SPSS做ROC曲線分析

ROC曲線常常用來評價分類的準確性，用SPSS可以很方便的做出這個曲線，并且可以查看相應的描述信息。今天就為大家分享使用SPSS做ROC曲線分析的一些基礎知識。


1ROC曲線的概念

受試者工作特征曲線（receiver operator characteristic curve, ROC曲線），最初用于評價雷達性能，又稱為接收者操作特性曲線。ROC曲線是以真陽性率（靈敏度）為縱坐標，假陽性率（1-特異度）為橫坐標繪制的曲線。

其自變量（檢驗項目）一般為連續(xù)性變量，因變量（金標準）一般為二分類變量。

2ROC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。

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曲線繪制到同一坐標中，以直觀地鑒別優(yōu)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。

3實例操作

腺苷脫氨酶（ADA）對結核性漿膜腔積液的鑒別有很好的意義。一項研究選擇了40例腹水患者，其中確診結核性腹水20例，腫瘤性性腹水20例，測定腹水ADA，研究目的是確定ADA診斷結核的界值。

1、數(shù)據(jù)變量如下：

group：1為結核，2為腫瘤

ADA：為腹水ADA值，連續(xù)變量

變量視圖：

2、選擇菜單：

進入主對話框，設置如下：

點擊確定輸出結果。

4結果解讀

這就是ROC曲線，對角線為參考線。雙擊圖標可進入編輯狀態(tài)。

這是對ROC曲線下面積的檢驗，曲線下面積為0.792，P=0.002，有統(tǒng)計學意義，說明ADA對結核的診斷有意義。曲線下面積越大，說明該項檢驗的診斷效能越大。

這是曲線的坐標點，以及相應的敏感性，1-特異性。

如何確定最佳界值：數(shù)據(jù)分析培訓

除非特別指明，最佳界值的確定常用“尤登指數(shù)”，即敏感性+特異性-1，該指數(shù)值的取最大值處就是最佳的界值。

利用上表“曲線的坐標”，可以求得各個坐標點敏感性+特異性-1的值，其最大值對應的就是最佳界值。

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