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SPSS案例使用SPSS做ROC曲线分析,这篇文章一定要读

使用SPSS做ROC曲线分析,这篇文章一定要读
时间:2016年09月03日 | 栏目:SPSS案例 | 评论:0 | 点击: 2486


  • 一、ROC曲线的概念


    受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve, ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。

    其自变量(检验项目)一般为连续性变量,因变量(金标准)一般为二分类变量。

     

    二、ROC曲线的主要作用


    1、ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。

    2、选择最佳的诊断界限值。

    3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时,可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中,以直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。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、实例操作


    腺苷脱氨酶(ADA)对结核性浆膜腔积液的鉴别有很好的意义。一项研究选择了40例腹水患者,其中确诊结核性腹水20例,肿瘤性性腹水20例,测定腹水ADA,研究目的是确定ADA诊断结核的界值。


    1、数据变量如下:

    group:1为结核,2为肿瘤

    ADA:为腹水ADA值,连续变量

    变量视图:


    2、选择菜单:

    进入主对话框,设置如下:

    点击确定输出结果。

     

    四、结果解读


    这就是ROC曲线,对角线为参考线。双击图标可进入编辑状态。

    这是对ROC曲线下面积的检验,曲线下面积为0.792,P=0.002,有统计学意义,说明ADA对结核的诊断有意义。曲线下面积越大,说明该项检验的诊断效能越大。

    这是曲线的坐标点,以及相应的敏感性,1-特异性。

     

    如何确定最佳界值:


    除非特别指明,最佳界值的确定常用“尤登指数”,即敏感性+特异性-1,该指数值的取最大值处就是最佳的界值。

    利用上表“曲线的坐标”,可以求得各个坐标点敏感性+特异性-1的值,其最大值对应的就是最佳界值。


    (文/图 王江源老师的博客  原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_44befaf601016zld.html

    (本文最后整理:数据小兵)



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    本文来自:数据小兵博客

    本文地址:http://www.datasoldier.net/post/roc1.html

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