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如何使用SPSS进行多指标的ROC曲线分析

发布时间:2021-05-21 11: 29: 09

我们在实际的工作生活中,往往结果都不是由单个因素所决定的,而是由多个复杂的指标共同产生。如衡量某个人是否健康时,我们会根据他的年龄、性别、过往病史等多个因素同时进行评价。

接下来我们就需要使用到IBM SPSS Statistics,来绘制数据的ROC曲线,进而分析数据结果的准确性。

一、分析预测

首先准备好我们要使用的数据,如图1,这是一组关于癌症患者与非癌症人员的各项指标数据,我们需要通过分析,判断这些指标,是否能初步判断人员患上癌症的概率。

图1:使用数据

第一步:点击“分析”菜单中的“回归”,选择“二元Logistic”,通过二元Logistic回归模型,用性别、年龄、BMI、是否吸烟和过往COPD病史,来计算人员患癌症的概率。

图2:二元Logistics分析

在回归设置界面中,设置因变量为cancer,在块中加入除了cancer以外的其他指标,最后在方法中选择“向前:LR”方法,具体设置如图3。

图3:回归设置

又因为在本组数据中,COPD是多分类变量,而不是简单的二分类,我们将COPD的程度,使用0到4进行表示,分别表示无、轻度、中度、重度。

因此我们需要点击上图3右侧的“分类”,自定义分类变量。在分类协变量中选择COPD,然后选择参考类别为“第一个”,点击“继续”。

图4:分类协变量

最后,点击“保存”按钮(非确定按钮),然后勾选上“预测值”中的“概率”,如图5,此时SPSS就会帮我们生成每条记录的癌症预测概率值。

图5: 勾选概率

具体的预测值如图6,PRE_1就是SPSS自动生成的预测概率值。

图6:生成的预测概率

二、绘制ROC曲线

有了预测概率结果后,我们就可以利用ROC曲线,来分析这个预测结果的准确性。点击“分析”菜单,选择“分类”,点击“ROC曲线”,如图7。

图7: ROC曲线

检验变量选择SPSS生成的“PRE_1”,下方的状态变量选择“cancer”,然后状态变量值设置为1,完成上述设置后点击“确定”,即可生成关于这2个预测和实际指标之间的ROC曲线。

图8: ROC曲线设置参数

最后生成的结果见下图9,我们可通过观察ROC曲线下的面积,来判断预测准确性。

图9: ROC曲线结果

以上就是关于使用SPSS进行多指标下的ROC曲线分析的全部教程,我们首先通过回归模型生成预测值,再将预测值和真实值之间进行ROC曲线分析,得出我们想要的结论。如果大家对IBM SPSS Statistics软件有兴趣,欢迎进入IBM SPSS Statistics中文网站下载试用。 

作者署名:包纸

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标签:spss曲线分析

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