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spssroc曲线分析如何看临界值 spssroc曲线分析结果解读

发布时间:2022/07/28 14:28:32

品牌型号:Dell N5010

系统:Windows 10

软件版本:IBM SPSS Statistics

ROC曲线在信号判别,标志物诊断等领域应用广泛,ROC曲线又称受试者工作特性曲线,Hanley提出,在资料数据分布未知的情况下,引入Wilcoxon统计量,将各分割点看作可依次排序的秩项,估计曲线下面积,就可以评价分类准确性。ROC曲线一般通过IBM SPSS Statistics统计分析软件绘制,那spssroc曲线分析如何看临界值,spssroc曲线分析结果解读方法是什么,本文将向大家作简单介绍。

一、spssroc曲线分析如何看临界值

为了便于向大家介绍,这里列举一个案例,判断体内某种催化酶含量能否用以判别肿瘤良性和恶性,分别统计测量了良性肿瘤和恶性肿瘤患者体内的该催化酶含量,使用SPSS绘制ROC曲线。

首先向SPSS中录入数据,酶含量为标度变量,是否为恶性肿瘤为名义变量,是为1,否为0,数据录入后如图1所示。

录入数据
录入数据

 

我们按照第三小节中方法,进行ROC曲线绘制,观察输出结果中的曲线的坐标表格,如图2所示,如何确定临界值呢?我们需要计算约登指数最大值,约登指数计算公式为,敏感度+特异性-1,所以我们只需将数据复制到Excel表格,计算全部坐标的约登指数,找出最大值,其对应的酶含量就是临界值。

曲线坐标
曲线坐标

 

本小节向大家介绍了约登指数的计算方法,以及临界值的求解,如何确定ROC曲线能否用于指导疾病诊断呢,我们将在第二小节中介绍。

二、spssroc曲线分析结果解读

ROC曲线一般通过曲线下面积进行判断,ROC曲线下面积(AUC,Area Under Curve)的公式为:

AUC公式
AUC公式

 

以恶性肿瘤诊断为例,其中x(1,2,…,n)为诊断恶性,y(1,2,…,m)为诊断阴性。根据计算公式AUC取值0.5-1.0。

如果AUC为0.5-0.7,则此酶诊断参考性较低,如果AUC为0.7-0.9,则此酶诊断参考性中等,如果AUC大于0.9,则诊断参考性较高。

以上就是关于ROC曲线的AUC查看方法,第一小节的ROC曲线以及AUC面积计算结果如图4所示,区域面积为0.719,诊断水平中等。

ROC及AUC计算结果
ROC及AUC计算结果

 

以上两个小节向大家介绍了临界值求解,以及ROC曲线的分析,那么如何进行ROC曲线绘制呢,我们继续向大家介绍。

三、SPSS ROC曲线绘制

仍然以第一小节中数据为例,我们点击分析,ROC曲线,如图5所示。

绘制ROC曲线
绘制ROC曲线

 

在弹出的窗口中,将恶性肿瘤指定为状态变量,并将状态变量值赋值为1,将酶含量指定为检验变量,将显示项目下的四个选项都选中,然后点击确定,SPSS将进行ROC曲线绘制,接着大家按照第一第二小节中方法进行分析即可。

绘制选项
绘制选项

 

spssroc曲线分析如何看临界值,获取临界值需要借助约登指数,以本文示例,我们绘制完毕ROC曲线后,将坐标值复制到excel,按约登指数=敏感度+特异性-1,找到约登指数最大值,其对应的酶含量即为临界值。分析完毕临界值后,我们借助AUC进行spssroc曲线分析结果解读,AUC取值越高,此酶诊断价值越高。

 

作者:莱阳黎曼

标签:IBM SPSS Statisticsspss曲线分析IBM SPSS

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