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spss中roc分析怎么用 spss怎么做roc

发布时间:2022-06-10 19: 02: 05

品牌型号:联想GeekPro 2020

系统: Windows 10 64位专业版

软件版本: IBM SPSS Statistics

spss中roc分析怎么用,spss的roc分析可使用spss的roc曲线功能,该功能会包含roc曲线及其坐标点、曲线下面积的分析结果,使用起来比较方便。spss怎么做roc分析?本文会结合实际例子演示操作方法。

一、spss中roc分析怎么用

roc分析,全称为receiver operating characteristic,译为受试者工作特征分析,常会与roc曲线一同分析使用。

roc分析常用于分析某个或多个指标对两类结果的诊断效果,其中会涉及到指标的特异性和灵敏度运算,并以此寻找最佳的指标阈值,让指标的分类结果更加准确。另外,结合roc曲线的解读,可根据roc曲线下面积来判断指标的应用价值。

虽然特异性和灵敏度可运算得出,当样本数据较多时,计算起来也会比较繁琐,其实利用spss的roc曲线分析功能,即可轻松获得运算结果。spss的roc曲线分析中会包含roc曲线、特异性和灵敏度等结果,使用起来更为方便。

图1:spss roc曲线
图1:spss roc曲线

 

二、spss怎么做roc

那么,spss怎么做roc分析呢?接下来,我们会使用一组数据具体演示操作方法。

首先,假设有42个样本,其中组别=1的为阳性样本,组别=2的为阴性样本,而“指标1”表示样本的某个测量指标数据,用以研究“指标1”区别样本是阳性,还是阴性的应用价值。

图2:样本数据
图2:样本数据

 

设定假设后,如图3所示,依次单击spss的分析-分类-roc曲线选项。

图3:roc曲线
图3:roc曲线

 

roc分析需要确定“检验变量”与“状态变量”。检验变量,即用于区分两类结果的变量指标。状态变量,即检验变量区分的结果,需设定“状态变量值”,该值为检验肯定的结果。

需要注意的是,“状态变量值”需要与选项中的“检验方向”相对应,否则会出现结果的误读。

在本例中,将“指标1”选入“检验变量”,将“组别”选入“状态变量”,将“状态变量值”设定为1,即阳性结果,用以判断“指标1”对判定阳性结果的应用价值。

在显示中,将“roc曲线”、“带对角参考线”、“标准误差和置信区间”、“roc曲线的坐标点”都勾选上,以提供数值检验结果。

图4:变量设置
图4:变量设置

 

接着,打开“选项”设置,一般保持默认设置即可,需要注意的是,如果在“状态变量值”设定了肯定的结果,比如本例的阳性结果,这里需要对应勾选“较大的检验结果表示更加肯定的检验”。

图5:选项设置
图5:选项设置

 

三、spss roc分析结果怎么看

spss roc分析结果如下,如图6所示,“曲线下方的区域”面积可判断“指标1”的应用价值,区域面积越大,应用价值越大。本例中的区域面积为0.948,位于渐进95%置信区间中(下限为0.875,上限为1.000),说明“指标1”的判别有统计学意义。

图6:曲线下方的区域
图6:曲线下方的区域

 

从图7的roc曲线(由特异性与敏感度构成)也可以看到,曲线下的面积比较大,印证了上述的检验结果。

图7:roc曲线
图7:roc曲线

 

roc曲线对应的曲线坐标点如图8所示,这些坐标点代表不同“指标1”阈值下的敏感度与特异性,通过计算敏感度与特异性的数值可获得最佳的“指标1”阈值,一般就是roc曲线偏左上角的点,即敏感度高,特异性低的点。

图8:特异值与敏感度
图8:特异值与敏感度

 

通过约登指数(敏感度+特异性-1)的计算,可找到最佳的指标阈值,如图9所示,可将上表粘贴到excel表中计算得到约登指数,如图9所示,从结果看到,约登指数最大(0.9)时,敏感度为1,特异性0.9,可获得最大临界值。

图9:约登指数
图9:约登指数

 

四、小结

以上就是关于spss中roc分析怎么用,spss怎么做roc的相关内容。spss中的roc曲线分析,可根据分析结果绘制roc曲线,并计算得出曲线下面积,以及罗列曲线坐标点,用于计算约登指数,以快速判断指标检验肯定结果的准确度。

 

作者:泽洋

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标签:SPSSIBM SPSS StatisticsSPSS教程

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