1樓：棉花糖
方法bai/步驟
1首先，開啟資料，以a2列資料為例做曲線du。
2點選zhi「 analyze -roc curve 」。
3彈出介面後，導dao入a2列資料，調節其它引數。
4點選「ok」，出現結果。
5雙擊roc曲線，進入調節介面。
6可以調節很多引數，也可以把曲線調成平滑的。很方便實用吧！
如何利用spss繪製roc曲線
2樓：匿名使用者
方法/步驟
1首先，開啟資料
，以a2列資料為例做曲線。
2點選「 analyze -roc curve 」。
3彈出介面後，匯入a2列資料，調節其它引數。
4點選「ok」，出現結果。
5雙擊roc曲線，進入調節介面。
6可以調節很多引數，也可以把曲線調成平滑的。很方便實用吧！
3樓：南心網心理統計
spss中有roc的專門分析模組。
4樓：茹讓慶夏
（一）roc曲線的概念
受試者工作特徵曲線（receiver
operator
characteristic
curve,
roc曲線），最初用於評價雷達效能，又稱為接收者操作特性曲線。roc曲線是根據一系列不同的二分類方式（分界值或決定閾），以真陽性率（靈敏度）為縱座標，假陽性率（1-特異度）為橫座標繪製的曲線。傳統的診斷試驗評價方法有一個共同的特點，必須將試驗結果分為兩類，再進行統計分析。
roc曲線的評價方法與傳統的評價方法不同，無須此限制，而是根據實際情況，允許有中間狀態，可以把試驗結果劃分為多個有序分類，如正常、大致正常、可疑、大致異常和異常五個等級再進行統計分析。因此，roc曲線評價方法適用的範圍更為廣泛。
（二）roc曲線的主要作用
1.roc曲線能很容易地查出任意界限值時的對疾病的識別能力。
2.選擇最佳的診斷界限值。roc曲線越靠近左上角,試驗的準確性就越高。最靠近左上角的roc曲線的點是錯誤最少的最好閾值，其假陽性和假陰性的總數最少。
3.兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較。在對同一種疾病的兩種或兩種以上診斷方法進行比較時，可將各試驗的roc曲線繪製到同一座標中，以直觀地鑑別優劣，靠近左上角的roc曲線所代表的受試者工作最準確。
亦可通過分別計算各個試驗的roc曲線下的面積(auc)進行比較，哪一種試驗的auc最大，則哪一種試驗的診斷價值最佳。
（三）roc曲線分析的主要步驟
1.roc曲線繪製。依據專業知識，對疾病組和參照組測定結果進行分析，確定測定值的上下限、組距以及截斷點（cut-off
point），按選擇的組距間隔列出累積頻數分佈表，分別計算出所有截斷點的敏感性、特異性和假陽性率（1-特異性）。以敏感性為縱座標代表真陽性率，（1-特異性）為橫座標代表假陽性率，作圖繪成roc曲線。
2.roc曲線評價統計量計算。roc曲線下的面積值在1.
0和0.5之間。在auc＞0.
5的情況下，auc越接近於1，說明診斷效果越好。auc在0.5～0.
7時有較低準確性，auc在0.7～0.9時有一定準確性，auc在0.
9以上時有較高準確性。auc＝0.5時，說明診斷方法完全不起作用，無診斷價值。
auc＜0.5不符合真實情況，在實際中極少出現。
3.兩種診斷方法的統計學比較。兩種診斷方法的比較時，根據不同的試驗設計可採用以下兩種方法：
①當兩種診斷方法分別在不同受試者身上進行時，採用成組比較法。②如果兩種診斷方法在同一受試者身上進行時，採用配對比較法。
使用spss的操作過程如下:對於較低spss版本
graphs/roc
curve:test
variable選自變數(連續型變數),state
varibale選因變數(二分類變數)display的選項一般全選.較高的spss版本analyze
-roc
curve
如何用spss製作roc曲線
5樓：劉得意統計服務
分析--roc曲線分析，正確設定變數就行了。具體地說：
把檢測變數（如test1）調入檢驗變數框，把狀態變數（如diag)調入狀態變數框，在狀態變數的值框輸入1，表示病人。確定。
效果圖：
使用方法：綠線為參考對角線，藍色線為roc曲線，該曲線離對角線越遠，表明診斷效果越好。
若有幫助，請及時採納，謝謝。
統計人劉得意
6樓：匿名使用者
roc曲線在analyze裡面的，有一個roc選項
我替別人做這類的資料分析蠻多的
如何利用spss軟體來繪製roc曲線
7樓：stop華崽
（一）roc曲線的概念
受試者工作特徵曲線（receiver operator characteristic curve, roc曲線），最初用於評價雷達效能，又稱為接收者操作特性曲線。roc曲線是根據一系列不同的二分類方式（分界值或決定閾），以真陽性率（靈敏度）為縱座標，假陽性率（1-特異度）為橫座標繪製的曲線。傳統的診斷試驗評價方法有一個共同的特點，必須將試驗結果分為兩類，再進行統計分析。
roc曲線的評價方法與傳統的評價方法不同，無須此限制，而是根據實際情況，允許有中間狀態，可以把試驗結果劃分為多個有序分類，如正常、大致正常、可疑、大致異常和異常五個等級再進行統計分析。因此，roc曲線評價方法適用的範圍更為廣泛。
（二）roc曲線的主要作用
1.roc曲線能很容易地查出任意界限值時的對疾病的識別能力。
2.選擇最佳的診斷界限值。roc曲線越靠近左上角,試驗的準確性就越高。最靠近左上角的roc曲線的點是錯誤最少的最好閾值，其假陽性和假陰性的總數最少。
3.兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較。在對同一種疾病的兩種或兩種以上診斷方法進行比較時，可將各試驗的roc曲線繪製到同一座標中，以直觀地鑑別優劣，靠近左上角的roc曲線所代表的受試者工作最準確。
亦可通過分別計算各個試驗的roc曲線下的面積(auc)進行比較，哪一種試驗的auc最大，則哪一種試驗的診斷價值最佳。
（三）roc曲線分析的主要步驟
1.roc曲線繪製。依據專業知識，對疾病組和參照組測定結果進行分析，確定測定值的上下限、組距以及截斷點（cut-off point），按選擇的組距間隔列出累積頻數分佈表，分別計算出所有截斷點的敏感性、特異性和假陽性率（1-特異性）。
以敏感性為縱座標代表真陽性率，（1-特異性）為橫座標代表假陽性率，作圖繪成roc曲線。
2.roc曲線評價統計量計算。roc曲線下的面積值在1.
0和0.5之間。在auc＞0.
5的情況下，auc越接近於1，說明診斷效果越好。auc在0.5～0.
7時有較低準確性，auc在0.7～0.9時有一定準確性，auc在0.
9以上時有較高準確性。auc＝0.5時，說明診斷方法完全不起作用，無診斷價值。
auc＜0.5不符合真實情況，在實際中極少出現。
3.兩種診斷方法的統計學比較。兩種診斷方法的比較時，根據不同的試驗設計可採用以下兩種方法：
①當兩種診斷方法分別在不同受試者身上進行時，採用成組比較法。②如果兩種診斷方法在同一受試者身上進行時，採用配對比較法。
使用spss的操作過程如下:對於較低spss版本 graphs/roc curve:test variable選自變數(連續型變數),state varibale選因變數(二分類變數)display的選項一般全選.
較高的spss版本analyze -roc curve
如何用spss做roc曲線分析
8樓：匿名使用者
roc曲線
1.點選「分析 -roc curve 」。
2.第一個對話方塊拉入要分析的指標，比如年齡3.第二個對話方塊拉入分組指標，比如是否發病，狀態輸入1代表發病4.下面4個對話方塊全選
5.確定
如何用spss製作roc曲線我做了三組資料 sp
9樓：萊特資訊科技****
首先，開啟資料，以a2列資料為例做曲線。
點選「 analyze -roc curve 」。
彈出介面後，匯入a2列資料，調節其它引數。
點選「ok」，出現結果。
雙擊roc曲線，進入調節介面。
6可以調節很多引數，也可以把曲線調成平滑的。很方便實用吧！
如何利用spss做出roc曲線
10樓：匿名使用者
roc曲線
1.點選「分析 -roc curve 」。
2.第一個對話方塊拉入要分析的指標，比如年齡3.第二個對話方塊拉入分組指標，比如是否發病，狀態輸入1代表發病4.下面4個對話方塊全選
5.確定
11樓：匿名使用者
這個不太好轉的我替別人做這類的資料分析蠻多的
用例項說明如何用spss繪製roc曲線 30
12樓：匿名使用者
至少兩列，一列金標準結果（即是否患病），一列新方法的檢測數值
roc曲線分析中會生成曲線座標值，根據各取值的特異度和靈敏度之和最大的原則求得cutoff
如何利用spss製作聯合診斷ROC曲線
這個不太好轉的我替別人做這類的資料分析蠻多的 如何利用 spss 製作聯合診斷 roc 曲線 i 診斷bai試驗 例 某課題研究du目解zhib超診斷肝硬化臨床價值每組各需dao要回少例患者預試驗 b超診斷答肝硬化約 p靈敏度 0.75 p特異度 0.55 公式 診斷試驗本例數公式 n u 2 1 ...
spss17做roc曲線時要求輸入狀態變數的值是什
狀態變數就是二分類的變數，是必須的。說的清楚點就是選擇分類變數，如1代表一組，2又代表另一組。如何用spss 17.0繪製roc曲線？資料分幾組輸入都有什麼要求？如何選擇cutoff值？至少兩列，一列金標準結果 即是否患病 一列新方法的檢測數值 roc曲線分析中會生成曲線座標值，根據各取值的特異度和...
如何利用spss進行曲線擬合，並得到擬合曲線方程，像y ax
1 曲線擬合過程。2 分析 迴歸 曲線估計 選擇相應變數和擬合模型，得到結果，擬合效果較好。3 利用指數模型進行 4 首先按照傳統的操作方法，n代表了x，y的個數，所以要對n實行加權個案處理。5 這個時候再對x統計分析發現 資料顯示有171個，接著進行線性迴歸。自變數的曲線擬合。就在分析迴歸當中有一...