SPSS：ROC曲线分析过程及结果解读
SPSS：ROC曲线分析过程及结果解读。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。...
SPSS：ROC曲线分析过程及结果解读。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。...
ROC曲线的绘制与解读。受试者工作特征曲线，简称ROC曲线，是以灵敏度为纵坐标，1-特异度为横坐标绘制而成。ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，用于不同指标的比较和确定指标的临界值，ROC只适用于连续指标。...
诊断试验的ROC、AUC和NRI。近日某医生拿出SCI论文的审稿意见，其中一条是计算AUC和NRI，查看指标的诊断能力。为了评价指标的诊断能力，我们计算曲线下的面积，即ROC曲线下面积(ROC area under the curve，ROC AUC)。NRI(Net ReclassificationImprovement，重分类改善指标)用于比较两个指标的诊断能力，一个指标比另外一个指标诊断准确率是否提高。...
在临床上某一个指标诊断某种疾病的准确性往往不高，于是研究者想将多个指标综合，看多指标综合对某一疾病诊断的准确性如何。ROC曲线可以实现对一种检测方法的准确性检验。但是将多个指标综合，画出一条ROC曲线，这个过程怎么实现呢?我们利用统计书中的例子。...
借助ROC分析的曲线坐标确定最优界值(optimal cut off)，但看着SPSS的结果，有些小伙伴不免沉思，到底如何着手呀?(至于如何得到曲线坐标，在ROC分析界面选中ROC曲线的坐标点即可)...
在探索某指标对于事件的判断价值的时候，我们会计算AUC。单个指标的AUC是ROC曲线来获得，那么如果我们想获得多个指标联合应用的AUC，该如何计算呢?很多人说使用逻辑回归计算出多个指标对于事件的预测值，再用预测值跟事件之间去建立ROC曲线，计算AUC。这个说法是对的，且MedCalc软件在其回归模块中也提供了这样一个功能。...
让我们模拟一下，保留全部确诊xD的50例真阳性患者，同时逐渐减少真阴性患者的数量，看看ROC曲线和AUC到底会产生什么变化。...
ROC曲线是诊断性研究必不可少的工具。可以画ROC曲线的工具很多。而我们最常用的SPSS却不是最佳的画ROC曲线的工具，最近有粉丝问我们怎么使用SPSS 画ROC曲线，小编在这里就上一个“栗子”。 我们分析的是某肿瘤大小与良恶性的关系，1代表良性，2代表恶性。...
ROC 曲线（receiver operating characteristic curve，简称 ROC 曲线），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。横纵坐标可由软件（SPSS、Origin、Graphpad Prism）计算得出，Results 中可得到 ROC 曲线下面积等，以比较反映诊断试验的诊断价值。...
如何利用SPSS制作联合诊断 ROC 曲线，详见ppt图文教程：...