1樓：南心網心理統計
spss中有roc的專門分析模組。
2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
3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
4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
怎樣用spss20繪製roc曲線 10
5樓：匿名使用者
可以單個roc還有聯合診斷的roc曲線
統計專業
如何利用spss做出roc曲線
用例項說明如何用spss繪製roc曲線 30
6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
怎樣用spss畫出roc曲線並計算出該曲線的面積
7樓：冒泡統計
在分析，roc曲線圖裡面就有呀，裡面的選項都有的
SPSS怎麼畫多條ROC曲線，如何利用SPSS繪製ROC曲線
用logistic來做，然後儲存 值 你在變數框裡多放幾個變數，出來的就是多條roc 如何利用spss繪製roc曲線 spss中有roc的專門分析模組。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...
spss做roc曲線 怎麼用spss畫出曲線 並確定最佳的c
有診斷指標，診斷結果，spss可直接做出roc曲線，不需要自己計算1 spe和sen的。不同版本的roc曲線的位置不一樣，找找分析或作圖兩個選單可以找到roc曲線這個命令的。我用spss已經做出了roc曲線，但是怎樣才能確定那一定才是最左上角的cutoff point?正在研究中，研究出來回答你哈 ...
如何做logistic模型的roc曲線了
正因為我們比較關注正例的情形，所以設定了兩個相應的指標 tpr與fpr。tpr true positive rate，將實際的1正確地 為1的概率，d c d fpr false positive rate，將實際的0錯誤地 為1的概率，b a b tpr也稱為sensitivity 即生物統計學中...