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…

选择“Graphs”菜单下的“ROC Curve”，在弹出的对话框中，选择“Test variable”为自变量（连续型变量），选择“State variable”为因变量（二分类变量）。 在“Display”选项中，一般选择全选。 运行后，可得到下面内容结局：1） ROC曲线图，可以直观看到曲线形状。

开门见山说，我们需要打开SPSS软件并选择“分析”菜单。 在“分析”菜单下找到“ROC曲线”选项并点击。 在弹出的第一个对话框中，将要分析的指标拖入右侧的框中，例如“年龄”。这里，“年龄”将成为预测变量。 在第二个对话框中，将分组指标拖入右侧的框中，例如“是否发病”。

在SPSS中制作ROC曲线的经过相对直接，但需要准确地设置变量。开门见山说，打开SPSS软件并选择“分析”菜单下的“ROC曲线分析”选项。接着，将你的检测变量，比如“test1”，拖入检验变量框。随后，将情形变量，例如“diag”，拖入情形变量框。在情形变量值框中输入“1”，这表示你认为的病人情形。

SPSS操作指南 打开SPSS，选择“Analyze”菜单，点击“ROC Curve…”。 在主对话框中，将“实际患病情形”变量（标记为1和0）送入“State Variable”框，将新检验技巧测量结局送入“Test Variable”框。

用spss可以很方便的做出这个曲线，那么怎样使用SPSS做ROC曲线？开门见山说，打开数据，以A2列数据为例做曲线。点击：“Analyze-ROC curve”。弹出界面后，导入A2列数据，调节其他参数。点击“OK”，出现结局。双击ROC曲线，进入调节界面。可以调节很多参数，也可以把曲线调成平滑的。

请问回顾性分析,二百多份病例是否够用,有SPSS19.0中文版,想做多元回…

在进行多元回归分析时，还需要注意模型的假设条件，包括线性关系、独立性、正态分布、同方差等。如果这些假设条件不满足，可能会影响分析结局的准确性。因此，在进行多元回归分析前，需要对数据进行初步的探索性分析，确保满足这些假设条件。顺带提一嘴，在进行多元回归分析时，还需要注意变量的选择。

spss的roc怎样看灵敏度和特异度spss怎么算灵敏度特异度

在SPSS的ROC曲线中，灵敏度和特异度可以通过不同的阈值来进行计算和观察。2 灵敏度是指在给定阈值下，正确预测出正例的概率，可以用ROC曲线上纵坐标来表示。特异度是指在给定阈值下，正确预测出负例的概率，可以用ROC曲线上横坐标来表示。

关心灵敏度与特异度，即真阳性率与真阴性率，而Youden指数则为两者之和减一。他们的计算均可在交叉频数表中完成，步骤为：定义三个变量，行、列、频数变量，注意把金标准定为列变量，且把频数加权。

通过查看曲线下的面积（AUC）。roc曲线也叫受试者职业特征曲线，是反映敏感性和特异性连续变量的指标，用以评价模型好坏的指标，spss的roc曲线图中，敏感性的百分比可以通过查看曲线下的面积（AUC）来得知。

怎样用spss分析检查技巧的敏感性及特异性差异

1、使用ROC分析法，做ROC曲线（receiver operating characteristic curve）。该技巧优点：①简单、直观，通过图示可观察分析技巧的临床准确性，并可用肉眼作出判断。②将灵敏度与特异性以图示技巧结合在一起，可准确反映某分析技巧特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。

2、灵敏度计算公式为a/（a+c），特异性计算公式为b/（b+d）。使用SPSS10中文版进行多元回归分析，开头来说要确保数据已经导入软件。接着，通过菜单路径“分析”-“回归”-“多元”，选择需要作为因变量和自变量的变量。

3、开门见山说，进入SPSS，选择分析ROC曲线图，将‘AFP’浓度测值导入检验变量，并将‘status’标记为情形变量（值设为1）。勾选输出选项，点击确定，即可生成ROC曲线。查看分析结局在输出文档中，如表1所示，正的样本有99例，负的样本有100例，清楚地展示了样本分布。

4、通过查看曲线下的面积（AUC）。roc曲线也叫受试者职业特征曲线，是反映敏感性和特异性连续变量的指标，用以评价模型好坏的指标，spss的roc曲线图中，敏感性的百分比可以通过查看曲线下的面积（AUC）来得知。

5、通常，最佳界值由尤登指数确定，即敏感性+特异性-1。通过比较坐标点的尤登指数值，可找出最大值对应的最佳界值。聊了这么多，运用SPSS制作ROC曲线不仅直观地展示了诊断测试的效能，也为确定最佳界值提供了依据。通过合理设置数据与分析参数，研究人员能够更准确地评估与比较诊断测试的性能。

6、绘制ROC曲线的关键在于正确地领会预测概率和实际结局之间的关系。将预测概率值按大致排序，接着根据阈值的不同，计算真阳性率和假阳性率。真阳性率即敏感度，假阳性率即1-特异性。在SPSS中，可以通过“数据编辑器”窗口，选择“选择变量”功能，将预测概率值提取出来。