roc曲线分析实例:SPSS多指标的ROC曲线分析使用教程

许多用户在使用SPSS软件时会有一些简单的数据分析，并且还知道物质的结果通常由单个因素确定，通常由多个复杂指示符确定。今天，小编将与SPSS一起学习，使用SPSS绘制数据ROC曲线！

操作方法：

首先，分析预测

首先准备我们必须使用的数据，如图1所示，是一组关于癌症患者和非癌症人员的指标数据。我们需要分析这些指标，无论是否有可能最初确定癌症的概率。

第1步：点击“return”在“分析”菜单中，选择“二进制物流”，通过二进制逻辑回归模型，使用性别，年龄，BMI，无论是吸烟和传递的历史，计算癌症的概率。

这个结果就很爽了，完美反转，原理同上，前提是数据别造假。

你要知道，这么好的结果，会有很多人盯着。一旦正式发表，很多人会扛着显微镜来解读，个个都是列文虎克。所以，出现这种曲线时，首先应该狂喜，然后冷静下来，回头仔细捋一捋数据，检查是否有误。

建议多人同时进行数据检查。因为发现自己的错误实在是太难了。

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像我这样优秀的人！

情况三：难舍难分

上图这种曲线才是常态化的结果。

可以看到，两条曲线存在交叉点。也就是说在这个交叉点之前，标志物A的诊断敏感性和准确性高于标志物B；同理，在此交叉点之后，标志物A的敏感性和准确性又低于标志物B。

更进一步说，这种结果下，到底哪个更优，需要考虑2种情况了。

第一，这种差异是否与你设定的诊断阈值有关？因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值，当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值，可能ROC曲线会更加明确。

第二，这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。例如，标志物A可能更适合于早期肺癌诊断与筛查，标志物B可能中期肺癌诊断。当然了，如果新标志物B的检测费用、设备、人力成本等高于标志物A。尽管A与B存在这种交叉关系，临床上可能还是会选择采用更便宜实用的标志物A。

扯得有点远，但是也侧面反映出一个标志物为什么这么难以开发和应用于临床。尽管每年有那么多相关论文发表。

感谢您的关注，祝您科研顺利！

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