SPSS中如何计算auc SPSS中如何计算or值

品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

如果想看一下二分类模型的预测能力好不好，可以用auc这个数值去看。auc其实就是曲线下面积，如果它的值大于0.5，就可以认为模型是有预测价值的，当然，数值越靠近1就越好。而or值，其实就是风险比，可以用来看两个变量的关联程度。接下来我们将介绍SPSS中如何计算auc，SPSS中如何计算or值的相关内容。

一、SPSS中如何计算auc

auc，指的是曲线下到坐标轴的面积，因此它的值不会大于1，可以用来评估二分类模型的性能，而这里的曲线指的是ROC，下面我们来看看SPSS中如何计算auc。

1、先在SPSS的空白表格里面，填入下面的数据，包括序号、组别与指标的数值，组别分别是1和0，可以用二分类模型来分析。

2、准备好数据以后，打开SPSS的分析菜单，在里面依次点击分类-ROC分析功能。

3、在ROC分析中，我们要添加检验与状态变量，这里将“指标”数值作为检验变量，组别则添加到状态变量里面，值使用默认的1即可。

4、设好变量，就可以打开“选项”面板，在里面的分类选择“包括肯定分类的分界值”。“检验方向”，如果参考线在曲线下方，就可以用默认的“较大的检验结果标识更加肯定的检验”，否则选“较小的”，可以在结果出来后再调整，这里先用默认的。

5、接着继续打开“显示”设置，将“图”里面的“ROC曲线”、“带对角参考线”选上，另外再将“打印”的“标注误差和置信区间”、“ROC曲线的坐标点”选上。

6、做好上面的设置，就能得到图6所示的ROC曲线，可以看到曲线在参考线上面，所以不用做“检验方向”的更改。

7、输出ROC曲线的同时，SPSS还会得到auc值，如图7所示，这里的auc值是0.948，说明这个模型的预测能力很不错，而且后面的显著性数值p是小于0.0001的，这就代表整个auc值是有统计学意义的。

auc 在0.5-1之间，就能说明优于随机预测了，如果小于0.5，就说明预测能力比较差，不建议采用。

二、SPSS中如何计算or值

or值，其实就是比值比（Odds Ratio），可以用来看变量之间的关联情况，就是自变量对因变量的影响程度，如果数值大于1，说明特定组别的发生几率会更高一些，下面我们来看看SPSS怎么计算or值。

1、先在SPSS数据表里面填入下图的数据，这是一种二项分类数值，变量1是性别，变量2是是否患病，变量3是数量。

2、准备好数据以后，如图9所示，打开SPSS的数据菜单，点选里面的“个案加权”功能。

3、因为我们输入的是交叉表数据，SPSS不能直接处理，所以可以先用“个案加权”将它们变成频数。如图10所示，点选“个案加权依据”，将变量3，也就是数量，添加到“频率变量”。

4、个案加权后，SPSS的数据表不会发生变化，但实际上个案已经被加权，这时候，我们只需打开SPSS的分析菜单，依次点击描述统计-交叉表即可。

5、打开交叉表后，将变量1添加到行，变量2添加到列，然后点开“统计”按钮，在功能面板里，将“风险”勾选上，这样就能算出or值。

6、SPSS计算的or值如图13所示，当or值大于1，说明女性（F）不患病（N）发生的几率更高。

三、小结

以上就是关于SPSS中如何计算auc，SPSS中如何计算or值的相关内容。SPSS可以用分类里面的ROC分析来算auc值，如果auc值大于0.5，说明这个二分类模型的预测能力不错，它的值越接近1，性能越好；而or值，可以用SPSS的描述分析里面的交叉表算，用的是风险这个统计量，如果or值大于1，说明里面暴露组的发生几率会更高一点。

作者：泽洋