如何用medcalc求roc曲線的最佳截斷點及靈敏度特異度？1. ROC分析步驟：①繪制ROC曲線。根據(jù)專業(yè)知識，通過對疾病組和對照組測量結(jié)果的分析，確定測量值的上下限、組距和分界點。按所選組距區(qū)間列

如何用medcalc求roc曲線的最佳截斷點及靈敏度特異度？

1. ROC分析步驟：①繪制ROC曲線。根據(jù)專業(yè)知識，通過對疾病組和對照組測量結(jié)果的分析，確定測量值的上下限、組距和分界點。按所選組距區(qū)間列出累積頻數(shù)分布表，分別計算各分界點的敏感性、特異性和假陽性率（1-特異性）。以靈敏度為縱坐標表示真陽性率，以1-特異性為橫坐標表示假陽性率。

②ROC曲線評價統(tǒng)計計算。ROC曲線下面積在1.0～0.5之間。AUC>0.5時，AUC越接近1，診斷效果越好。0.5-0.7的AUC具有較低的準確性，0.7-0.9的AUC具有一定的準確性，0.9以上的AUC具有較高的準確性。AUC=0.5時，表示診斷方法無效，無診斷價值。（3） 兩種診斷方法的統(tǒng)計學比較。比較兩種診斷方法時，根據(jù)不同的實驗設(shè)計，可采用以下兩種方法：①兩種診斷方法對不同的受試者進行時，采用分組比較法。② 如果對同一受試者采用兩種診斷方法，則采用配對比較法。

2. 接收機工作特性曲線（ROC曲線）又稱靈敏度曲線。之所以取這個名字，是因為曲線上的每個點都反映了相同的接受能力。它們都是對同一信號刺激的反應，但只是在幾個不同標準下得到的結(jié)果。接收機工作特性曲線是以誤擊概率為橫軸、命中概率為縱軸，以及受試者在特定刺激條件下因判斷標準不同而得出的不同結(jié)果的坐標圖。

roc曲線面積越小表示什么？

ROC曲線-spssau ROC曲線下的區(qū)域稱為AUC，表示預測精度。AUC值越高，預測精度越高。AUC值越高，預測精度越低。如果AUC小于0.5，說明預測性診斷比隨機猜測更差。這種情況不應該發(fā)生在實際情況中?？赡苁菭顟B(tài)變量標準集錯了。建議檢查設(shè)置。

SPSS做ROC曲線，是否無法直接給出兩個曲線下面積是否有差異，并且診斷標準只有一種嗎？

診斷標準只能有一個，即statevariable框中只能選擇一個參數(shù)，因此多個診斷標準得到的ROC曲線不能同時出現(xiàn)在同一個圖中，因為金標準不同，所以無法比較ROC曲線下的面積，即，診斷價值

2。在testvariable框中可以選擇多個變量來比較多個檢測實驗的診斷價值圖中有很多ROC曲線，但是SPSS沒有假設(shè)檢驗就不能比較多條曲線下的面積，但是我們可以通過z檢驗公式計算出z=| auc1-auc2 |/sqrt（SE1^2，Se^2），然后按正態(tài)分布計算p值（查表或使用軟件）。SAS軟件可以比較，SAS程序如下：dataz=ABS（az1-az2）/sqrt（SE1**2 se2**-2*r*SE1*se2）運行也可以通過Excel公式設(shè)置來完成計算

顯然，這個區(qū)域的值不會大于1。因為ROC曲線通常在y=x線上，AUC在0.5到1之間。AUC越接近1.0，檢測方法的真實性越高。當AUC等于0.5時，真實性最低，沒有應用價值。

ROC曲線可以很容易地找出任何閾值對學習者泛化性能的影響。

它有助于選擇最佳閾值。ROC曲線越靠近左上角，模型的精度越高。ROC曲線上最靠近左上角的點是分類錯誤最少的最佳閾值，假陽性和假陰性的總數(shù)最少。

可以比較不同學習者的表現(xiàn)。將每個學習者的ROC曲線繪制到同一個坐標系中，直觀地識別其優(yōu)缺點。左上角ROC曲線所代表的學習者的準確率最高。

方法簡單直觀。分析儀的準確度可以用肉眼觀察和判斷。

ROC曲線沒有固定的閾值，允許存在中間狀態(tài)，有利于用戶結(jié)合專業(yè)知識，權(quán)衡漏診和誤診的影響，選擇較高的閾值作為診斷參考值。