spss之roc曲线
绘制ROC曲线、找截断值，教你两种软件操作方法！
绘制ROC曲线、找截断值，教你两种软件操作⽅法！⽤SPSS和Medcalc来绘制ROC曲线，并找到截断值。
今天我们来讲⼀下如何⽤假设某实验室⼈员选⽤⼀种新⽅法对同⼀批患者进⾏了诊断，患者的真实状态已知。
actual代表真实患病状态，即以⾦标准（如病理诊断）判断是否患病的结果，其中1代表患病，0代表不患病；assay1代表⼀种新检验⽅法测量的结果。
⼀、⽤SPSS进⾏ROC曲线的绘制1. 选择Analyze→ROC Curve…主对话框设置：将已知的疾病情况actual送⼊State Variable框中，assay1送⼊Test Variable2. 主对话框设置中，并在Value of State Variable框中填1（即代表患病状态），在Display中选择所有，其中Coordinate points of the ROC Curve会给出曲线上的坐标点→OK。
3. 结果(1) ROC曲线(2) ROC曲线下⾯积：从Area Under the Curve的结果可知，assay1的ROC曲线下⾯积为0.856（95%置信区间：0.825-0.886，P<0.001）。
(3) ROC曲线上的坐标点：如下图所⽰，我们可以根据Coordinates of the Curve的结果可以得到⼀系列灵敏度和1-特异度的值。
要想获得截断值，就是最接近左上⾓（0,1.0）的点所对应的坐标点，我们可以将这两列值复制到Excel表中，根据正确指数最⼤选出最佳临界点。
正确指数⼜称约登指数（Youden’s index），表⽰检验⽅法发现真正病⼈与⾮病⼈的总能⼒，是灵敏度与特异度之和减去1，即约登指数=灵敏度+特异度-1，在Excel中，⽤灵敏度-（1-特异度）得到的就是约登指数，对相减的结果进⾏排序，可以得到正确指数的最⼤值，即最佳临界点。
操作：操作：将数据复制到excel中，计算灵敏度-（1-特异度），选中D列，进⾏降序排列，得到约登指数的最⼤值约为0.5631，对应的灵敏度≈90.2%，特异度≈（1-0.338）=66.2%。
使用SPSS作多变量观察值的ROC曲线分析
(1) 114 个体的预测 用某个体的多变量观察值代入 Logistic 回归方程 ,求出其预测概率值 ,并且与诊断点 P ( R = x) 比较 , 得出该个体的诊断 。 2 应用实例
(R = x) 为医生设定的假阳性率 (或真阳性率) , P ( R = x) 为 ( R = x) 对应的诊断点 , R1 为恰好小于 ( R = x) 的假阳性率 (或真阳性率) ,R2 为恰好大于 ( R = x) 的假阳性率 (或真阳性 率) ,P1 和 P2 分别为 R1 和 R2 对应的诊断点 ,根据线性内插 法有 :
如果有 1 个病人 ,测得 X1 = 1 , X2 = 113 , X3 = 1 和 X4 = - 1 ,代入 Logistic 回归方程得 :预测概率值 P = 01925 7 ,与诊 断点 P ( R = 01100) = 01624 3 比较 ,得 P > P ( R = 01100) ,故该 病人被诊断为肺结核 。 3 讨论
中国公共卫生 2003 年第 19 卷第 9 期 Chi n J Public Healt h 2003 V ol . 19 No. 9 文章编号 : 100120580 (2003) 0921151202 中图分类号 : R19511 文献标识码 : A
1151
【卫生统计】
使用 SPSS 作多变量观察值的 ROC 曲线分析
010 000 000
11000
11000
010 858 008
11000
01933
016 116 897
01625
01133
利用spssau绘制ROC曲线
ROC曲线ROC曲线，也称受试者工作特征曲线，感受性曲线；ROC曲线最初是运用在军事上，当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X对于Y的预测准确率情况。
雷达兵的任务在于监视雷达，观察是否有敌机来袭，当然如果有飞鸟来袭，也会出现信号，如果过于谨慎有信号就报告，会增加误报风险，但如果过于大胆，凡是信号都认为是飞鸟这会出现很大风险。
ROC曲线正是解决此类问题，即用于尽最大可能研究敌机信号和飞鸟信号之间的区别，以增加预报准确性。
核心在于研究漏报和误报之间的概率分布情况，横坐标表示飞鸟信息不报告的概率，纵坐标表示敌机信息报告的概率即正确报告的概率，将对应的点连成曲线，这条曲线就是ROC曲线。
专业上称横坐标X轴为1 –特异性（特异性指飞鸟信息但不报告的概率，1 - 特异性即为飞鸟信息报告的概率即误报率）；纵坐标Y轴称为敏感度，即敌机信息进行报告的概率。
横坐标X轴越小，意味着误报率越低；纵坐标Y轴越大，意味着敏感度越高。
因而ROC曲线越靠左上角，意味着误报率（特异性）越低，并且敏感度越高（即正确报告的概率越高）。
ROC曲线下面可以计算面积，即称为AUC，该值表示预测准确性，AUC值越高说明预测准确率越高，反之越小说明预测准确率越低。
ROC曲线最初运用于军事上，当前ROC曲线在医学领域有着广泛的使用。
医学上更多称为“阳性”（比如敌机）或“阴性”（比如飞鸟），对应着X轴即1-特异性也称为假阳性率（误报率），该值越小越好；Y轴敏感度也称为真阳性率（敏感度），该值越大越好。
关于ROC曲线涉及的几个术语名词进行概括如下：由于在医学“金标准”中，关注点在于“阳性”，因而更多关注于特异性和敏感度指标。
而ROC曲线正是以1 - 特异性为X轴，以特异性作为Y轴而建立的拆线图。
特别提示：软件并不知道“金标准”是什么，因而需要进行设置，即通过切割点进行设置，大于或等于切割点为“阳性”，小于切割点为“阴性”。
默认切割点为数字1（即大于等于数字1为“阳性”，小于数字1为“阴性”），此处通常情况下需要进行设置。
roc曲线做法
V AR00001: 0 代表健康人 1 代表抑郁症患者
1、点击 Analyze
2、选择 Regression 再选择 Binary logistic
3、出现下面这个对话框
4、点中 VAR00001 再点箭头将VAR00001 放入Dependent 框中
5、将要拟合的变量选入 Covariates 框中
6、点击 Save
7、出现以下对话框
8、选中 Probabilities 然后点击 Continue
9、回到以下界面，点击OK
9、在SPSS最后一列中出现以下变量
10、点击SPSS 左下角 Variable View
10、出现以下对话框，将 PRE-1 变量 Lable 栏中 predicted probability 改为 lactate+TMAO
11、这就完成了，如果还需要进行指标的合并重复1-10步骤即可。
将所有需要合并的指标合并完之后就可做ROC曲线。
12、点击 Analyze 再点击 ROC curve
13、出现以下界面，将VAR0001 选中放入 State Variable 变量框
14、Value of State Variable 填写 1
15、在 Test Variable 中选入lactate[PRE-2]、 lactate+TMAO[PRE-1] 注：lactate[PRE-2]变量是在第9步时将lactate一个变量选中进入Covariates 做出来的变量。
15、点击对话框中三个空的小方格，会出现对号，然后点击 OK
16、点击屏幕下方的output 就会出现 ROC 曲线和曲线下面积的表格
这就完成了。
受试者工作特征曲线
一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
二、ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
三、ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。
在AUC＞0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。
如何绘制ROC曲线
如何绘制ROC曲线
1.把数据导入spss
其中，第一列为序号。
第二列为frequency—把所有值都设为1.第三列diagnosis 健康人=0，疾病=1 。
后面几列是不同物质的峰面积or折算出的浓度
2.加权个案
数据—加权个案—频率变量选frequency
3.分析—回归—二元logistic
因变量选diagnosis，协变量是我们分析的物质（如本例PC160204），选择变量是frequency，点规则=1
点保存，勾选概率，勾选包含协方差矩阵
此时在数据列表中会新出现一列PRE_1
4.ROC 曲线的绘制
分析—ROC曲线图
检验变量为刚刚新生成的列PRE_1(记住，这个代表了之前选定的PC160204)其余保持默认。
即可输出ROC曲线（即PC160204这个物质的ROC曲线）。
ROC曲线那些事儿：ROC曲线的“正反”之忧医学统计学专题
ROC曲线那些事⼉：ROC曲线的“正反”之忧医学统计学专题看点ROC曲线的“正反”之忧在SPSS⾥⾯画ROC曲线是很简单的，只需要选择好检验变量（TestVariable）和状态变量（StateVariable）即可出来ROC曲线图，但在画ROC曲线图的时候，很多新⼿会纠结疑惑：为什么我画出来的ROC曲线在对⾓线的下⽅呢？为什么ROC曲线的⾯积AUC<0.5呢？在SPSS⾥该怎么设置状态变量（Valueof state variable）的值呢？【具体例⼦】检测54名⾮糖尿病⼈以及64名2型糖尿病⼈的成纤维⽣长因⼦21，⽤ROC分析评价成纤维⽣长因⼦21（FGF_21）对2型糖尿病（Group）的诊断价值。
所得结果为按理说，本例⼦做出来的ROC曲线⾯积AUC应该在0.5以上的，可为什么做出来的结果只有0.105，⽽且ROC曲线在对⾓线的下⽅呢？好纠结，问题究竟出在哪⾥？【问题解决思路及步骤】01步骤⼀：探索分析⾸先看⼀下正常组及糖尿病组中成纤维⽣长因⼦21的数据特征，所以我们先对数据进⾏探索性分析。
点击分析——描述统计——探索，从“描述”表中可以看到，糖尿病组中的成纤维⽣长因⼦（203.12）⼤于正常组（159.90）。
2步骤⼆：绘制ROC曲线在了解了数据特征后，接下来开始绘制ROC曲线，将FGF_21（成纤维⽣长因⼦21）放在检验变量⾥，Group（正常组/2型糖尿病组）放在状态变量⾥，状态变量的值是指定义阳性事件的值，本例中阳性事件为糖尿病，值为2，所以填⼊2。
在探索分析⾥⾯，我们知道糖尿病组的成纤维⽣长因⼦21的值⼤于正常组，因此选项⾥⾯的检验⽅向（TestDirection）选择较⼤的检验结果表⽰更肯定的检验（Largertest result indicates more positivetest），即较⼤的检验结果表⽰阳性诊断。
就是因这点没选好导致ROC曲线反了。
ROC曲线下⾯积为0.895，⾯积的标准误为0.030，成纤维⽣长因⼦⽤于判断糖尿病有显著意义（P=0.000<0.05）,成纤维⽣长因⼦越⼤是糖尿病的可能性越⼤。
spss 之roc曲线
spss 之roc曲线（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
（二）ROC曲线的主要作用1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
（三）ROC曲线分析的主要步骤1.ROC曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
2.ROC曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。
一篇搞定ROC曲线图
一篇搞定ROC曲线图上图是Sci Figure 中的ROC 曲线（receiver operating characteristic curve，简称 ROC 曲线），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
横纵坐标可由软件（SPSS、Origin、Graphpad Prism）计算得出，Results 中可得到ROC 曲线下面积等，以比较反映诊断试验的诊断价值。
ROC 曲线如何评价诊断准确性？ROC 曲线下的面积值在 0.5 和 1.0 之间。
在 AUC>0.5 的情况下，AUC 越接近于1，说明诊断效果越好。
AUC 在 0.5～0.7 时有较低准确性，AUC 在 0.7～0.9 时有一定准确性，AUC 在 0.9 以上时有较高准确性。
AUC = 0.5 时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。
AUC<0.5>0.5>ROC 曲线优点ROC 曲线分为单指标 ROC 曲线以及多指标 ROC 曲线，SPSS 和Origin 均可以绘制 ROC 曲线，因为 Graphpad Prism 使用非常便捷，在此将使用 Graphpad Prism5.0（Win7， 64 位系统）手把手教你来绘制 ROC 曲线。
单指标 ROC 曲线Step 1 打开Graphpad Prism5.0 软件，选择Column，选择Scatter plot，CreateStep 2 输入数据点击Analyze，选择Column，ROC curve，OK进入ROC 曲线参数设置，分别对应的选定Control values 和Patient values，对于Report results as 有两种表示方法。
Fraction 将坐标表示为0-1，Percentage 将坐标表示为百分数0-100。
New graph 可以选择添加 Line of identity，显示对角线。
专题2：线性判别分析、诊断的敏感度、特异度及ROC曲线的绘制
专题2：线性判别分析、诊断的敏感度、特异度及ROC曲线的绘制一、判别分析判别分析是利用已知类别的样本建立判别模型，对未知类别的样本判别的一种统计方法。
进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。
判别分析从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使得利用推导出的判别函数对观测量判别其所属类别时的错判率最小。
判别函数一般形式是：Y = a1X1+a2X2+a3X3．．．+a n X n其中: Y 为判别分数(判别值)；X1，X2，X3：⋯X n 为反映研究对象特征的变量，a1、a2、a3⋯a n 为各变量的系数，也称判别系数。
SPSS 对于分为m类的研究对象，建立m-1个线性判别函数。
对于每个个体进行判别时，把测试的各变量值代入判别函数，得出判别分数，从而确定该个体属于哪一类。
或者计算属于各类的概率，从而判断该个体属于哪—类。
例如：脂肪肝与健康人的判别分析SPSS中的操作：分析——分类——判别，在判别分析对话框中将是否患有脂肪肝选入“分类变量”点击定义范围最小值输入0，最大值输入1。
之后将所有质量数变量选入“自变量”，选择“使用步进方法进入”（根据自变量对判别贡献的大小进行逐步选择）点击“分类”按钮，在输出选择“不考虑该个案的分类”进行互交式检验。
点击“保存”按钮，选择“判别得分”,方可画出ROC曲线。
其他选项默认即可。
输出结果如下：输入的/删除的变量a,b,c,d步骤输入的Wilks 的Lambda统计量精确 F统计量df1 df2 Sig.1 v55 .935 1 1 896.000 62.707 1 896.000 .0002 v59 .898 2 1 896.000 51.005 2 895.000 .0003 v42 .862 3 1 896.000 47.685 3 894.000 .0004 v33 .844 4 1 896.000 41.144 4 893.000 .0005 v89 .827 5 1 896.000 37.440 5 892.000 .0006 v117 .819 6 1 896.000 32.818 6 891.000 .0007 v86 .811 7 1 896.000 29.707 7 890.000 .0008 v112 .806 8 1 896.000 26.819 8 889.000 .0009 v23 .802 9 1 896.000 24.419 9 888.000 .000 在每个步骤中，输入了最小化整体Wilk 的Lambda 的变量。
spss详细操作：多项测量指标的roc曲线分析
SPSS详细操作：多项测量指标的ROC曲线分析作者：李侗桐在实际临床工作中，我们往往是根据多项指标综合判断病情的。
比如，在诊断高血压时，我们会根据年龄、性别、并发症等多个因素同时评价受试者的患病情况。
在这种情况下，我们应如何判断诊断结果的真实性呢？一、问题与数据某呼吸内科医生拟通过性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟等因素预测受试者的肺癌患病情况。
他招募了85名肺癌患者，259名非肺癌患者，并通过查阅病历、问卷调查的方式收集了上述信息。
变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。
如果该医生依据这几项因素预测受试者是否患肺癌，那么应如何预测，准确性又如何呢？表1 肺癌危险因素分析研究的变量与赋值表2 部分原始数据ID gender age BMI COPD smoke cancer1 0 34 0 1 1 02 1 32 0 1 0 13 0 27 0 1 1 14 1 28 0 1 1 05 1 29 0 1 0 06 0 60 0 2 0 07 1 29 0 0 1 18 1 29 1 1 1 19 1 37 0 1 0 010 0 17 0 0 0 011 0 20 0 0 1 112 1 35 0 0 0 013 0 17 1 0 1 1…………………从本质上讲，该研究也是结局变量为二分类的诊断试验。
但是该诊断试验的测量指标很多，应该如何预测每一位受试者是否患肺癌呢？我们可以通过二分类Logistic回归模型，用性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟等因素，计算受试者患肺癌的预测概率。
二、SPSS分析方法1. 数据录入SPSS2. Logistic回归分析选择Analyze→Regression→Binary Logistic（1）主对话框设置将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex, age, BMI和COPD变量Covariates中，选择Forward: LR的自变量筛选方法（Method对话框）。
roc曲线求阈值及sas程序实现
ROC曲线在统计学和机器学习领域中被广泛应用，它可以帮助我们评估分类模型的性能，并且可以通过求解阈值来对模型进行调优。
在SAS软件中，我们可以使用相关的程序来实现ROC曲线的绘制和阈值的求解。
本文将介绍ROC曲线的概念及其在模型评估中的重要性，以及在SAS软件中如何实现ROC曲线的绘制和阈值的求解。
1. ROC曲线概念及重要性ROC曲线全称为“Receiver Operating Characteristic curve”，中文名为“受试者工作特征曲线”，是一种用于评估分类模型的性能的图表。
ROC曲线的横轴是“假阳率（False Positive Rate, FPR）”，纵轴是“真阳率（True Positive Rate, TPR）”。
假阳率指的是被错误地划分为正例的负例样本在所有负例样本中的比例，真阳率指的是被正确地划分为正例的正例样本在所有正例样本中的比例。
通常来说，我们希望模型的假阳率越低越好，真阳率越高越好，因此ROC曲线越靠近左上角，说明模型性能越好。
在实际的分类问题中，由于正例和负例样本的分布比例以及不同分类模型的阈值设定会影响到模型的真阳率和假阳率，因此需要通过ROC 曲线来综合评估分类器的性能。
我们还可以通过ROC曲线的下面积（AUC, Area Under the Curve）来对分类模型进行排序，AUC值越大，说明分类模型的性能越好。
2. 求解阈值及其意义在实际应用中，我们往往需要根据具体的业务需求来确定分类模型的阈值。
通过调整阈值，我们可以在预测准确率和召回率之间进行平衡。
一般来说，如果我们更关注预测准确率，可以选择较高的阈值；如果更关注召回率，可以选择较低的阈值。
通过ROC曲线上每个点对应的（FPR，TPR）和阈值的关系，我们可以求解出对应于不同性能指标的最优阈值。
3. SAS软件实现ROC曲线的绘制在SAS软件中，我们可以使用PROC LOGISTIC和PROC ROK控制语句来对分类模型进行评估并绘制ROC曲线。
[教材]ROC曲线（Excel,spss15.0,MedCale,state）
![[教材]ROC曲线（Excel,spss15.0,MedCale,state）](https://img.taocdn.com/s3/m/06046aa768dc5022aaea998fcc22bcd127ff4244.png)
近来研究ROC，有一点心得，也有一个疑问。
ROC曲线理论0以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1—特异度）为横坐标绘制。
0各种作图软件的比较、软件的下载安装、作图的具体步骤：0（1）Excel做的散点图：（由于我们经常使用Excel，所以开始时觉得这个方法较容易接受。
但由于Excel毕竟不是做ROC曲线的专用工具，所以需要自己算出敏感度和特异度，而且无ROC曲线的分析。
）0这个方法要算出相应的敏感度和1-特异度的值，然后选中数据区，做散点图，只是做参照线（也就是对角线）的时候，有点麻烦，因为Excel的线性拟合的截距不是0，改为0后，斜率不是45°，而且没有相应的点，所以我是用了小聪明，拷贝了两列特异度作为数据源，在原来的散点图中添加数据，画的参照线。
0（2）Spss15.0作图结果：（只能进行ROC曲线下面积AUC的非参数估计，以及找出最佳工作点，使用该软件的感觉有点像matlab，有两个窗口，个人感觉该软件功能很强大，只是软件的下载很费事，要下载相应的算号器。
在安装的过程中，使用算号器破解。
)01:建立数据表（File—>new—>data）输入数据，数据表的界面如图二，可以在data view（修改数据的数值）和variable view（修改数据的类型）之间切换。
02:Analyze—>ROC Curve—>Test Variable(选择你的测试值，可以有多个，本例为test1、test2、和test3的比较，故选择3个值)，State Variable(选择测试结果值，本例为diagnosis) Value State（判断正确的取值，本例为1 ） Disply的选项全选。
在Output窗口可以得到如图所示的曲线。
0medcalc 作图的结果：（该软件的界面很友好，比spss好用，分析功能强大，有详细的ROC曲线的report，作出来的图也很漂亮，双击图像可以对图的显示效果做调整，只是每次使用该软件，第一次点击显示不能使用该软件，第二次要输入：MedCalc sn:User name : Jodi Hodnik Product key:9SPP9-WA699-KY8MK-565PF才可以使用。
ROC曲线的意义
ROC曲线的意义
ROC曲线的意义
ROC曲线指受试者⼯作特征曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是⽤构图法揭⽰敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从⽽计算出⼀系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下⾯积越⼤，诊断准确性越⾼。
在ROC曲线上，最靠近坐标图左上⽅的点为敏感性和特异性均较⾼的临界值.
SPSS统计软件包的10.0版本有ROC曲线的统计功能。
ROC曲线真阳性率为纵坐标,假阳性率为横坐标,在座标上由⽆数个临界值求出的⽆数对真阳性率和假阳性率作图构成,计算ROC曲线下⾯积AUCROC来评价诊断效率。
如何制作光滑的ROC曲线
如何制作光滑的ROC曲线
1、首先打开数据，我随便用一组我以前处理过得数据举例，A2这一列做ROC曲线
2、选择Analyze—>ROC curve
3、打开后分别导入A2列数据，定义结果。
4、点击OK，出现Spss的结果
5、双击ROC曲线图，进入编辑界面
6、点击ROC曲线，后出现重影即为选中ROC曲线
7、点中后曲线后点击红圈选中的位置
8、点中红圈的的选项add interpolation line出现4个选项，选择最后一个spline，平滑的曲线就出来了
9、然后在选中以前的折现点右键delete。
大功告，成结束了！
确定最佳临界点关于最佳最佳切点的确定见下图，这个是ROC曲线后面的结果
确定最佳临界点就靠它了
最后灵敏度+特异度的最大值所对应的值就是最佳诊断临界点！
结束。
致谢
医学统计咨询室CUMS6140。
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spss 之roc曲线
（一）ROC曲线的概念
受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC 曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。
ROC曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。
因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
（二）ROC曲线的主要作用
曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。
最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。
在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。
亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC 最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
（三）ROC曲线分析的主要步骤
曲线绘制。
依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。
以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。
曲线评价统计量计算。
ROC曲线下的面积值在和之间。
在AUC＞的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。
AUC在～时有较低准确性，AUC在～时有一定准确性，AUC在以上时有较高准确性。
AUC＝时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。
AUC＜不符合真实情况，在实际中极少出现。
3.两种诊断方法的统计学比较。
两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。
②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。
（四）ROC曲线的优点
该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。
ROC曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。
ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。
提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较,ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，利于不同指标间的比较。
曲线下面积可评价诊断准确性。
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.
基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度
(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.
灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率.
特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率.
误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度.
将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量.
使用SPSS的操作过程如下:
Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选.
运行结果:曲线,可直观地看到曲线形状.
under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.
of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.
一般来说，如不做特殊考虑，一般以约登指数最大，即使（灵敏度＋特异度－1）达到最大所对应的值为最佳诊断界值。
可以把SPSS求出的所有界点的灵敏度和特异度导出为EXCEL格式，然后求出所有界点的（灵敏度＋特异度）的值，找出最大值，其所对应的诊断指标的值即为
最佳诊断界值。
这是目前国内文献用得最多的求最佳诊断界值的方法。
求出最佳诊断界值后，还可以反过来根据该最佳诊断界值求出诊断指标的特异度和灵敏度，以验证该最佳诊断界值的诊断效果。
作图结果：（只能进行ROC曲线下面积AUC的非参数估计，以及找出最佳工作点，使用该软件的感觉有点像matlab，有两个窗口，个人感觉该软件功能很强大，只是软件的下载很费事，要下载相应的算号器。
在安装的过程中，使用算号器破解。
)
1:建立数据表（File—>new—>data）输入数据，数据表的界面如图二，可以在data view（修改数据的数值）和 variable view（修改数据的类型）之间切换。
2:Analyze—>ROC Curve—>Test Variable(选择你的测试值，可以有多个，本例为test1、test2、和test3的比较，故选择3个值)，State Variable(选择测试结果值，本例为diagnosis) Value State（判断正确的取值，本例为1 ）Disply的选项全选。
在Output窗口可以得到如图所示的曲线。