怎样用spss20绘制ROC曲线
我现在有多个筛查肿瘤的标志，分别是CEA、CA199、CA1、LRG1，用单个变量分别筛查其敏感度和特异度较低，现在想用这四个变量同时筛查，绘制成一条ROC曲线。请高手指点！
这是双盲实验，揭盲之后病例诊断是明确的
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 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
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
统计专业
怎样用spss20绘制ROC曲线
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...
如何使用SPSS做ROC曲线
1、首先，打开数据，以A2列数据为例做曲线。2、点击：“Analyze-ROC curve”。3、弹出界面后，导入A2列数据，调节其他参数。4、点击“OK”，出现结果。5、双击ROC曲线，进入调节界面。6、可以调节很多参数，也可以把曲线调成平滑的。
SPSS | ROC曲线分析
首先，进入SPSS，选择【分析】>【ROC曲线图】，将‘AFP’浓度测值导入【检验变量】，并将‘status’标记为【状态变量】（值设为1）。勾选输出选项，点击【确定】，即可生成ROC曲线。查看分析结果在【输出文档】中，如表1所示，"正的"样本有99例，"负的"样本有100例，清楚地展示了样本分布。接着，...
ROC曲线绘制原理及如何用SPSS绘制ROC曲线
在实践中，通过逐步设定阈值，计算每个阈值下的TPR和FPR，便可形成ROC曲线。对于大量数据，SPSS软件提供了便捷的绘制方法，只需要通过“分析-ROC曲线图”菜单，设置参数后即可生成ROC曲线及其对应AUC值。寻找最佳阈值通常是在ROC曲线上找TPR最大且FPR最小的点，可通过Youden's index计算得出。通过本文，希...
用SPSS软件绘制ROC曲线的操作方法
方法\/步骤 1、建立数据文件 2、依次打开菜单栏：Graphs ——ROC Curve 在“ROC Curve”主对话框中进行参数设置：(1)在"Test Variable"框中：选入"Value";(2)在"State Variable"框中：选入“state”;(3) 在"Value of State Variable"框中：输入“1”;[意义]表示“病人组”为状态变量值。(4)...
如何用SPSS做ROC曲线及数据如何录入
roc曲线 1.点击“分析 -roc curve ”。2.第一个对话框拉入要分析的指标，比如年龄 3.第二个对话框拉入分组指标，比如是否发病，状态输入1代表发病 4.下面4个对话框全选 5.确定
如何用spss绘制两个指标联合的roc曲线?
1. 打开SPSS软件，加载您的数据集。2. 转到“分析”菜单，选择“二元ROC曲线”。3. 在弹出的对话框中，将代表诊断测试结果的变量拖动到“检验变量”框中，而将代表真实状态（阳性或阴性）的变量拖动到“状态变量”框中。4. 点击“确定”，SPSS将计算ROC曲线，展示两个指标联合时的性能。结果将包括...
roc曲线spss怎么做
在利用这个软件制作曲线的时候，首先要掌握画图曲线的起点和终点。接下来选定划线的工具，划线工具要选定一些随着图形变化的那种线。然后就可以利用工具笔划线了。
如何利用SPSS软件来绘制ROC曲线
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。（三）ROC曲线分析的主要步骤 1.ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表...
spss中如何绘制ROC曲线?对数据类型有什么要求?有那些应用?
使用SPSS的操作过程如下:Graphs\/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选.运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应...
