文档介绍：spss 之roc曲线
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
。
。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。
。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
。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。
。。在AUC>,AUC越接近于1,说明诊断效果越好。~,~,。AUC=,说明诊断方法完全不起作用,无诊断价值。AUC<,在实际中极少出现。
。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,,因变量为二分类变量.
基本原