使用SPSS做ROC曲线分析
ROC曲线常常用来评价分类的准确性，用SPSS可以很方便的做出这个曲线，并且可以查看相应的描述信息。今天就为大家分享使用SPSS做ROC曲线分析的一些基础知识。
1ROC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。
其自变量（检验项目）一般为连续性变量，因变量（金标准）一般为二分类变量。
2ROC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。
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。
3实例操作
腺苷脱氨酶（ADA）对结核性浆膜腔积液的鉴别有很好的意义。一项研究选择了40例腹水患者，其中确诊结核性腹水20例，肿瘤性性腹水20例，测定腹水ADA，研究目的是确定ADA诊断结核的界值。
1、数据变量如下：
group：1为结核，2为肿瘤
ADA：为腹水ADA值，连续变量
变量视图：
2、选择菜单：
进入主对话框，设置如下：
点击确定输出结果。
4结果解读
这就是ROC曲线，对角线为参考线。双击图标可进入编辑状态。
这是对ROC曲线下面积的检验，曲线下面积为0.792，P=0.002，有统计学意义，说明ADA对结核的诊断有意义。曲线下面积越大，说明该项检验的诊断效能越大。
这是曲线的坐标点，以及相应的敏感性，1-特异性。
如何确定最佳界值：数据分析培训
除非特别指明，最佳界值的确定常用“尤登指数”，即敏感性+特异性-1，该指数值的取最大值处就是最佳的界值。
利用上表“曲线的坐标”，可以求得各个坐标点敏感性+特异性-1的值，其最大值对应的就是最佳界值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
