SPSS常用統(tǒng)計(jì)圖

SPSS統(tǒng)計(jì)圖形的繪制
? 一、概述 ? 二、統(tǒng)計(jì)圖的分類 ? 三、常用統(tǒng)計(jì)圖 ? 四、小結(jié)
一、概述
? 統(tǒng)計(jì)描述:
? 包括統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)圖、表

? 統(tǒng)計(jì)圖的特征：
? （1）形象化： ? 變抽象的文字為形象的視覺(jué)再現(xiàn)； ? （2）直觀性：

? 重點(diǎn)突出，對(duì)照鮮明，易于理解，便于比較；
? 省去長(zhǎng)篇熬述或語(yǔ)言限制，一目了然。

介紹
? 統(tǒng)計(jì)分析中，統(tǒng)計(jì)圖是數(shù)據(jù)描述的重要方 法之一 ? 通過(guò)點(diǎn)的位置、線段的升降、直條的長(zhǎng)短 或面積的大小等方法來(lái)表現(xiàn)或說(shuō)明所研究 問(wèn)題的變化及其規(guī)律 ? 特點(diǎn)：簡(jiǎn)明生動(dòng)、形象具體和通俗易懂

步驟
? 1. 建立數(shù)據(jù)文件； ? 2. 選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)圖； ? 3. 生成圖形； ? 4. 對(duì)圖形進(jìn)行編輯；

各種常用統(tǒng)計(jì)軟件繪圖功能比較
? EXCEL ? 圖形美觀，易于操作，與Word兼容性好。但只能 繪制較常用的統(tǒng)計(jì)圖； ? SAS ? 默認(rèn)圖形較粗糙，但通過(guò)豐富的編程語(yǔ)句可以繪 制出相當(dāng)精美的圖形，甚至可以創(chuàng)新； ? Stata、S-plus、R ? 圖形精美，需要編程； ? SPSS ? 圖形美觀，易于操作，可滿足絕大多數(shù)用戶需求

二、統(tǒng)計(jì)圖的分類
1.統(tǒng)計(jì)圖一覽表 2.條圖 3.線圖 10.誤差條圖 11.散點(diǎn)圖 12.直方圖

4.面積圖
5.餅圖 6.高低圖 7.帕累托圖 8.質(zhì)量控制圖 9.箱圖

13.P-P圖&Q-Q圖
14.金字塔圖 15.普通序列圖 16.時(shí)間序列圖 17.ROC曲線

工具條

7.1 SPSS統(tǒng)計(jì)圖一覽表(1)
圖形名
條形圖 Bar Charts 線圖 Line Charts 面積圖 Area Charts 餅圖 Pie Charts 高低圖 High-Low Charts 帕累托圖 (Pareto Charts 質(zhì)量控制圖 Control Charts 箱圖 Boxplots

符號(hào)

適用范圍
描述定類或定序變量的分布，用長(zhǎng)條的高度來(lái)表示變 量不同取值下的頻數(shù)。 描述連續(xù)性變量的變化趨勢(shì)，非連續(xù)性變量通常不宜 采用。 描述連續(xù)性變量的分布。用面積來(lái)表示變量在不同取 值下的頻數(shù) 描述定類變量的分布，用圓中扇形面積大小表示不同 類別變量所占的頻數(shù)。 用于同時(shí)描述股(物)價(jià)等數(shù)據(jù)長(zhǎng)期和短期變化趨勢(shì) 描述生產(chǎn)控制過(guò)程中各類指標(biāo)對(duì)生產(chǎn)的影響大小。 質(zhì)量控制的常用工具，主要用于提示生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)生 的變化和趨勢(shì) 顯示變量的中位數(shù)、四分位數(shù)、極值，顯示數(shù)據(jù)的實(shí) 際分布。

7.1 SPSS統(tǒng)計(jì)圖一覽表(2)
圖形名
誤差條圖 Error Bar Charts 散點(diǎn)圖 Scatter plots

符號(hào)

適用范圍
顯示數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、置信區(qū)間等信息。 直觀反映兩或兩個(gè)以上變量的聚會(huì)大小及相互關(guān)系 描述定距變量的分布。與條形圖不同的是直方圖不 是用長(zhǎng)條的高度來(lái)表示變量出現(xiàn)的頻數(shù)，而是通過(guò) 長(zhǎng)條的面積來(lái)表示的。 用來(lái)直觀表示數(shù)據(jù)是否服從特定分布 用來(lái)直觀表示數(shù)據(jù)是否服

從特定分布 描述一組或幾組數(shù)據(jù)隨另一序列性變量變化的趨勢(shì)。

直方圖 Histogram
P-P圖 P-P plots Q-Q圖 Q-Q plots 普通序列圖 Sequence Charts 時(shí)間序列圖 Time Series Charts

描述與時(shí)間相關(guān)的變量隨著時(shí)間變化的趨勢(shì)。

7.2 條形圖
? 條圖用于描述定類或定序變量的分布， ? 有3種：簡(jiǎn)單條圖、分組條圖、分段條圖。
條圖

簡(jiǎn)單條圖

分組條圖

分段條圖

簡(jiǎn)單條圖

簡(jiǎn)單條圖? 分組條圖? 分段條圖? 數(shù)據(jù)描述方式： 觀測(cè)量分類，對(duì)應(yīng)簡(jiǎn)單條圖? 變量分類，對(duì)應(yīng)分組條圖? 單個(gè)觀測(cè)量描述?

統(tǒng)計(jì)量選項(xiàng)框
候選變量框 長(zhǎng)條代表的含義： ○記錄數(shù) ○記錄數(shù)百分比 ○累積記錄數(shù) ○累積記錄百分比 ○其他統(tǒng)計(jì)量，默認(rèn)為均值
單擊改變統(tǒng)計(jì)量 分類軸變量 按所選變量在同一橫軸或縱 軸繪制多張條圖 選擇繪圖模板 單擊設(shè)置圖題 單擊設(shè)置選項(xiàng)

條圖統(tǒng)計(jì)量選擇框

單擊Continue，返回主對(duì)話框

圖題

主標(biāo)題

副標(biāo)題

腳注

單擊Continue，返回主對(duì)話框

選項(xiàng)對(duì)話框

單擊Continue，返回主對(duì)話框

簡(jiǎn)單條圖

分組條圖
? ? ? ? 類型：選擇Clustered 數(shù)據(jù)描述方式： 選擇Summaries of separate variables 單擊Define進(jìn)行定義

分組條圖定義對(duì)話框
候選變量框 要繪制圖形的變量
例

行或列分組變量

橫軸標(biāo)志

分組條圖例

對(duì)左表(條圖.sav)數(shù) 據(jù)，要求： 繪制分年級(jí)各班語(yǔ)文、 數(shù)學(xué)、英語(yǔ)平均成績(jī) 的條圖。

分組條圖

分段條圖
? ? ? ? 類型：選擇Stacked 數(shù)據(jù)描述方式：選擇Summaries of separate variables 其定義方法與分組條圖相同。 定義完畢后單擊OK。

分段條圖

7.3 線圖
SPSS的線圖描述連續(xù)性變量的變化趨勢(shì)，非連續(xù) 性變量通常不宜采用。
其定義方法與條圖完全對(duì)應(yīng)。 三種：

簡(jiǎn)單線圖、 復(fù)式線圖 垂線圖。

簡(jiǎn)單線圖

復(fù)式線圖

垂線圖

7.4 面積圖
? 面積圖與條圖、線圖操作方法完全對(duì)應(yīng)， 有兩種：簡(jiǎn)單面積圖和堆積面積圖。

面積圖

7.5 餅圖
線圖、條圖和面積圖都是描述變量在不同取 值下的分布，餅圖則是用來(lái)表示部分與整體 之間的關(guān)系。
商品類別 例：（超市.sav) 食品 營(yíng)業(yè)額 5660

生活用品
家電 辦公用品

2148
12400 645

服飾 其他

6521 542

操作

餅圖

7.6 高低圖
? 一種說(shuō)明某些現(xiàn)象在單位時(shí)間內(nèi)變化情況 的統(tǒng)計(jì)圖。 ? 適合描述每小時(shí)、每天、每周等時(shí)間內(nèi)不 斷波動(dòng)的市場(chǎng)信息資料， ? 如股票、商品價(jià)格、貨幣牌價(jià)等 ? 高低圖既能說(shuō)明某些現(xiàn)象在短時(shí)間內(nèi)的變 化，也可說(shuō)明他們長(zhǎng)期的變化趨勢(shì)。

7.6 高低圖
高低圖用于同時(shí)描述數(shù)據(jù)長(zhǎng)期和短期的變化 趨勢(shì)。 僅介紹簡(jiǎn)單高低圖。
觀測(cè)量分類描述模式： 只能顯示最高與最低，最 高與最低在一個(gè)變量

中輸 入，分類采用二元變量。 變量描述模式： 以變量的值顯示最高、最 低與收盤價(jià)，用的最多。

觀測(cè)值模式： 以觀測(cè)值顯示最高、最低與收 盤價(jià)，與變量描述模式相似。

高低圖主要類型
名稱 圖 形 說(shuō)明 主要用于單位證券，通常以日期作為 橫坐標(biāo)，每條線上3點(diǎn)分別代表證券 價(jià)格的最高價(jià)、最低價(jià)和收盤價(jià) 與簡(jiǎn)單高低圖類似，但是它可以同時(shí) 描述兩種或兩種以上證券的價(jià)格情況 主要用于單位證券，用長(zhǎng)條的長(zhǎng)度代 表每個(gè)時(shí)間段最高值與最低值之差 與簡(jiǎn)單極差圖類似，但是可以描述兩 個(gè)或兩個(gè)以上證券的情況 描述兩個(gè)現(xiàn)象在同一時(shí)間內(nèi)相互變化 的對(duì)比關(guān)系

簡(jiǎn)單高低圖 Simple high-low-close
分組高低圖 Clustered high-low-close 簡(jiǎn)單極差圖 Simple range bar 分組極差圖 Clustered range bar 對(duì)比面積圖 Difference area

7.7 質(zhì)量控制圖
? 主要用于監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的變化趨勢(shì)，從 而提示生產(chǎn)者發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并采用措施來(lái)及 時(shí)糾正某些不良趨勢(shì)。 ? SPSS中質(zhì)量控制圖包括4類： ? 均值-極差控制圖（均值-標(biāo)準(zhǔn)差控制圖） ? 個(gè)值-移動(dòng)極差控制圖 ? 不合格品率和不合格品控制圖 ? 缺陷數(shù)和單位缺陷數(shù)控制圖 ? 我們僅以均值-極差控制圖為例。

質(zhì)量控制圖
? 1928年沃特·休哈特（Walter Shewhart） 博士率先提出。 ? 指出:每一個(gè)方法都存在著變異,都受到時(shí)間 和空間的影響,即使在理想的條件下獲得的 一組分析結(jié)果,也會(huì)存在一定的隨機(jī)誤差。 ? 但當(dāng)某一個(gè)結(jié)果超出了隨機(jī)誤差的允許范圍 時(shí),運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法,可以判斷這個(gè)結(jié)果 是異常的、不足信的。

例：繪制質(zhì)量控制圖

質(zhì)量控制圖類型選擇
包括均值-極差控制圖、均值-標(biāo)準(zhǔn) 差控制圖。當(dāng)控制圖每小類樣本小 于10，默認(rèn)前者，否則默認(rèn)后者。

個(gè)值-移動(dòng)極差控制圖。當(dāng)控制圖 每個(gè)小類的數(shù)據(jù)樣本只有一個(gè)，則 采用這種圖形反映數(shù)據(jù)波動(dòng)情況
不合格品率和不合格品控制圖 缺陷數(shù)和單位缺陷數(shù)控制圖

各觀測(cè)樣本只有一個(gè)值 各觀測(cè)樣本是一組值
本例有5小類，每類2個(gè)樣本，采用第一種類型控制圖。

質(zhì)量控制圖定義

定義零件質(zhì)量為監(jiān)測(cè)變量；定義零件號(hào)為分類變量。

質(zhì)量控制圖
極差控制圖

均值控制圖

均數(shù)控制圖的使用方法
? (1)如此點(diǎn)在上、下警告限之間區(qū)域內(nèi),則 測(cè)定過(guò)程處于控制狀態(tài),環(huán)境樣品分析結(jié)果 有效; ? (2)如果此點(diǎn)超出上、下警告限,但仍在上 、下控制限之間的區(qū)域內(nèi),提示分析質(zhì)量開(kāi) 始變劣, 可能存在“失控',傾向,應(yīng)進(jìn)行初 步檢查,并采取相應(yīng)的校正措施: ? (3)若此點(diǎn)落在上、下控制限之外,表示測(cè) 定過(guò)程“失控",應(yīng)立即檢查原因,予以糾正 。環(huán)境樣品應(yīng)重新測(cè)定;

帕累托圖

? 帕累托圖又叫排列圖、主次圖 ? 按照發(fā)生頻率大小順序繪制的 直方圖，表示有多少結(jié)果是由 已確認(rèn)類型或范疇的原因所造 成。 ? 可以用來(lái)分析質(zhì)量問(wèn)題，確定 產(chǎn)生質(zhì)量問(wèn)題的主要因素。 ? 帕累托圖是ABC管理法的直觀表 示。

例（超市.sav）
類別 甲地區(qū) 營(yíng)業(yè)額 乙地區(qū) 營(yíng)業(yè)額

食品
生活用品 家電 辦公用品 服飾

5660
2148 12400 645 6521

4000
1500 14000 700 5000

其它

542

500

1.繪制甲地區(qū)Pareto圖 2.繪制甲乙分段圖

簡(jiǎn)單帕累托圖

分段帕累托圖

注意：

分段Pareto圖數(shù)據(jù) 類型要選第2項(xiàng) Sums of separate variables

分段帕雷托圖

7.8 箱圖
? 箱圖和誤差條圖都用于描述數(shù)據(jù)的分布信息。 ? 箱圖主要描述數(shù)據(jù)的中位數(shù)、四分位數(shù)及極 值。 ? 誤差條圖主要描述均值、標(biāo)準(zhǔn)差、置信區(qū)間 等。 ? 箱圖從視覺(jué)觀察變量值的分布情況 ? 誤差圖從視覺(jué)角度觀察樣本的離散度情況。 ? 二都具體的繪制過(guò)程都與條圖類似 。

例：學(xué)生成績(jī).sav
求10個(gè)班級(jí)語(yǔ)文成績(jī) 箱圖 (1)建立數(shù)據(jù)文件 (2)調(diào)用SPSS過(guò)程

箱圖類型選擇對(duì)話框

按觀測(cè)組呈現(xiàn)資 料，只呈現(xiàn)1個(gè)變 量 按變量類別呈現(xiàn) 資料，可呈現(xiàn)多 個(gè)變量

簡(jiǎn)單箱圖分組定義對(duì)話框

簡(jiǎn)單箱圖

按觀測(cè)量百分比呈現(xiàn)的四分位數(shù)及中位數(shù)簡(jiǎn)單箱圖。

誤差條形圖
誤差條圖主要描述均 值、標(biāo)準(zhǔn)差、置信區(qū) 間等。 其繪制過(guò)程箱圖類 似 。

7.9 散點(diǎn)圖
散點(diǎn)圖是用來(lái)表示兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間相互 關(guān)系的圖形。在做統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，要選擇恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì) 方法，通常都離不開(kāi)散點(diǎn)圖。

分類介紹
? 簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖：描述兩個(gè)變量之間的相互關(guān) 系 ? 矩陣散點(diǎn)圖：在一張圖上同時(shí)描述多個(gè)變 量之間的兩兩關(guān)系 ? 簡(jiǎn)單點(diǎn)圖：描述一個(gè)變量各個(gè)值的分布情 況 ? 重疊散點(diǎn)圖：將兩幅簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖疊加到一 張圖上，描述多個(gè)變量之間的兩兩關(guān)系 ? 3D散點(diǎn)圖：描述三個(gè)變量的相互關(guān)系

簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖例
[例]：在19世紀(jì)，蘇格蘭物理學(xué)家James D.Forbes試圖通過(guò) 水的沸點(diǎn)來(lái)估計(jì)海拔高度，在阿爾卑斯山及蘇格蘭收集了沸 點(diǎn)及海拔的數(shù)據(jù)如表所示。試?yán)L制沸點(diǎn)與氣壓關(guān)系的散點(diǎn)圖。 （華氏F=9/5℃+32）
序號(hào) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 沸點(diǎn)F 194.5 194.3 197.9 198.4 199.4 199.9 200.9 201.1 201.4 氣壓(InchHg) 20.79 20.79 22.40 22.67 23.15 23.35 23.89 23.99 24.02 序號(hào) 10 11 12 13 14 15 16 17 沸點(diǎn)F 201.3 203.6 204.6 209.5 208.6 210.6 211.9 212.2 氣壓(InchHg) 24.01 25.14 26.57 28.49 27.76 29.04 29.88 30.06

散點(diǎn)圖
數(shù)據(jù)文件（散點(diǎn)圖.sav）

散點(diǎn)圖定義對(duì)話框
以氣壓為Y軸

以沸點(diǎn)為X軸

可以設(shè)置圖題， 此處未設(shè)

選擇項(xiàng)采取默 認(rèn)
單擊OK輸出結(jié)果

散點(diǎn)圖繪制結(jié)果

7.10 直方圖（Histogram)
直方圖主要用于描述變量 的分布情況。

它是SPSS中 一種很常用的圖形，但定 義十分簡(jiǎn)單。 例：(直方圖.sav)電纜耐 壓值直方圖

7.11 P-P圖&Q-Q圖
? 都是用來(lái)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從某種分布 ? 區(qū)別： ? P-P圖比較的是真實(shí)數(shù)據(jù)和待檢驗(yàn)分布的累 計(jì)概率，而Q-Q圖比較的是真實(shí)數(shù)據(jù)與待檢 驗(yàn)分布的分位點(diǎn)值

相同數(shù)值秩估算公式
方法 Blom Rankit Tukey Van der Waerden 推算公式

r ?3/8 n ? 1/ 4 r ? 1/ 2 n r ? 1/ 3 n ? 1/ 3 r n ?1

上列各式中，n為觀察單位數(shù)， r為1～ n的秩次。

例：某金屬含碳量如下：

繪制P-P圖，判斷是否服從正態(tài)分布。

P-P圖模型描述
Model Description Model Name Series or Sequence 1 Transformation Non-Seasonal Differencing Seasonal Differencing Length of Seasonal Period Standardization Distribution MOD_1 含碳量 None 0 0 No periodicity Not applied Normal estimated estimated Blom's Mean rank of tied values
Case Processing Summary 含碳量 Series or Sequence Length Number of Missing Values in the Plot User-Missing System-Missing 9 0 0

The cases are unweighted.

Type Location Scale Fractional Rank Estimation Method Rank Assigned to Ties Applying the model specifications from MOD_1

Estimated Distribution Parameters Normal Distribution Location Scale 含碳量 4.4900 .06764

The cases are unweighted.

P-P圖

7.12 人口金字塔圖
? population pyramid ? 定義：一種表示人口性別與年齡構(gòu)成的條 形統(tǒng)計(jì)圖?？煞从衬骋坏貐^(qū)過(guò)去和現(xiàn)在的 人口統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)。 ? 在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，常常出現(xiàn)這樣一種現(xiàn)象，即 低收入者占人口較大比例，高收入者占人 口較小比例。這就是通常所說(shuō)的金字塔。

? ? ? ?

人口金字塔三類： 年輕型、成年型和年老型 增長(zhǎng)型：塔頂尖、塔底寬 穩(wěn)定型：塔頂、塔底寬度 基本一致，在塔尖處才逐 漸收縮。 ? 縮減型：塔頂寬，塔底窄 ? 從人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)今后人 口增長(zhǎng)速度影響的角度， 又可將人口金字塔分為增 長(zhǎng)型、穩(wěn)定型和縮減型

人口金字塔圖
例：收入.sav

7.13 普通序列圖
普通序列圖主要用于描述一個(gè)或幾個(gè)變量隨著 另一個(gè)變量變化的趨勢(shì)。

例：重慶2007年降雨 量.sav 繪制降雨量與月份的 序列圖

普通序列圖設(shè)置對(duì)話框

是否多個(gè)變量繪在一張圖上

普通序列圖

時(shí)間序列圖
時(shí)間序列圖是研究與序列相關(guān)的數(shù)據(jù)特征的圖形。 包括3類：
Autocorrelations 自相關(guān)時(shí)間序列圖：用于研究 同一變量的前一時(shí)間周期與后一時(shí)間周期對(duì)應(yīng)觀 測(cè)點(diǎn)之間的相關(guān)關(guān)系。 Cross-correlations 交叉相關(guān)時(shí)間序列圖：主要 用于研究多個(gè)變量在對(duì)應(yīng)觀測(cè)點(diǎn)之間的相互關(guān)系。 Spectral Plot 光譜圖：主要用于研究整個(gè)時(shí)間 過(guò)程的周期性。

例：重慶2007年降雨量.sav

自相關(guān)時(shí)間序列圖對(duì)話框
□自然對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換 □差分轉(zhuǎn)換 □季節(jié)差分轉(zhuǎn)換 待繪圖變量

□自相關(guān)系數(shù) □部分自相關(guān)系數(shù)

最大滯后時(shí)間 □依據(jù)模型 □巴特萊特近似

自相關(guān)時(shí)間序列輸出結(jié)果
Autocorrelations Series: 降 雨 量 mm Autocorrel ation .189 .040 -.071 -.324 -.382 -.202 .032 .031 .079 .070 Box-Ljung Statistic b Value df Sig . .545 1 .461 .571 2 .752 .665 3 .881 2.869 4 .580 6.366 5 .272 7.504 6 .277 7.537 7 .375 7.577 8 .476 7.923 9 .542 8.333 10 .596

楊-博客斯殘差平方卡方檢驗(yàn)

Lag 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Std.Error .256 .244 .231 .218 .204 .189 .173 .154 .134 .109

a

收尾概率，<0.05自相關(guān)顯著

a. The underlying process assumed is independence (white noise). b. Based on the asymptotic chi-sq uare approximation.

自相關(guān)系數(shù)

標(biāo)準(zhǔn)誤

ROC曲線
? 受試者工作特征曲線 （receiver operating characteristic curve，簡(jiǎn)稱ROC曲線），又稱為 感受性曲線（sensitivity curve）。 ? 得此名的原因在于曲線上各點(diǎn)反映著相同的感受性， 它們都是對(duì)同一信號(hào)刺激的反應(yīng)，只不過(guò)是在幾種 不同的判定標(biāo)準(zhǔn)下所得的結(jié)果而已。 ? ROC曲線是二元判決中用來(lái)比較判決方法優(yōu)劣的一 種曲線。它以pf做橫軸，pd做縱軸所生成。其中 pf表示假誤判為真的概率，即虛警概率；pd表示 真誤判為假的概率，即漏檢概率的補(bǔ)。

例：儀器觀測(cè)準(zhǔn)確度的比較。 下表中sensor1、sensor2表示兩 個(gè)傳感器關(guān)于真實(shí)數(shù)據(jù)在某一指 標(biāo)下的觀測(cè)值， 通過(guò)繪制ROC曲線比較兩個(gè)傳感 器的優(yōu)劣。 （ROC.sav）

ROC曲線

ROC曲線Options對(duì)話框
定義邊界值分類： ○包括分類臨界值 ○不包括分類臨界值

定義檢測(cè)方向： ○結(jié)果越大越趨于真 ○結(jié)果越小越趨于真 定義曲線下面積的標(biāo)準(zhǔn)誤： 方法：非參數(shù)、負(fù)指數(shù)雙邊 置信水平 缺失值處理： ○有缺失值兩變量均剔除 ○有缺失值剔除另變量有效

7.14 ROC曲線圖

準(zhǔn)則
? 1.ROC曲線能很容易地查出任意界限值時(shí)的對(duì)疾病 的識(shí)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(yàn)的準(zhǔn)確性就越高。最靠近左上角的ROC曲線 的點(diǎn)是錯(cuò)誤最少的最好閾值，其假陽(yáng)性和假陰性 的總數(shù)最少。 ? 3.兩種或兩種以上不同診斷試驗(yàn)對(duì)疾病識(shí)別能力 的比較?？拷笊辖堑腞OC曲線所代表的受試者工 作最準(zhǔn)確。亦可通過(guò)分別計(jì)算各個(gè)試驗(yàn)的ROC曲線 下的面積(AUC)進(jìn)行比較，哪一種試驗(yàn)的 AUC最大 ，則哪一種試驗(yàn)的診斷價(jià)值最佳。