求救:怎样用spss制作roc曲线,尤其是数据的输入。可以演示一下吗?最好有个例子加以说明,谢谢!
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解决时间 2021-11-18 16:39
- 提问者网友:寂寞撕碎了回忆
- 2021-11-18 05:00
求救:怎样用spss制作roc曲线,尤其是数据的输入。可以演示一下吗?最好有个例子加以说明,谢谢!
最佳答案
- 五星知识达人网友:行路难
- 2021-11-18 05:20
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:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.
2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.
3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.
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:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.
2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.
3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.
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- 1楼网友:渡鹤影
- 2021-11-18 06:15
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