ROC曲線如何確定診斷臨界值

有診斷指標(biāo)，診斷結(jié)果，SPSS可直接做出ROC曲線，不需要自己計(jì)算1-spe和sen的。 不同版本的ROC曲線的位置不一樣，找找分析或作圖兩個(gè)菜單可以找到ROC曲線這個(gè)命令的。

ROC曲線最靠近左上方那個(gè)點(diǎn)的臨界值為最佳臨界值。一般統(tǒng)計(jì)軟件會(huì)提供一個(gè)所有臨界值的表，每一個(gè)臨界值對(duì)應(yīng)不同的靈敏度和特異度，再計(jì)算約登指數(shù)最大點(diǎn)對(duì)應(yīng)的臨界值，即最終結(jié)果。

擴(kuò)展資料

ROC曲線的特性

（1）β值的改變獨(dú)立于d’的變化，考察β值變化對(duì)P(y/SN)和P(y/N)的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)：當(dāng)β接近0時(shí)，擊中概率幾乎為0，即信號(hào)全當(dāng)成噪音接受；當(dāng)β接近無窮大時(shí)，虛驚概率幾乎為0，即噪音全當(dāng)成信號(hào)接受；而當(dāng)β從接近0向無窮大漸變的過程中，將形成一條完整地ROC曲線。

曲線在某一處達(dá)到最佳的標(biāo)準(zhǔn)βOPT 。

（2）ROC曲線的曲率反應(yīng)敏感性指標(biāo)d’：對(duì)角線，代表P(y/SN)=P(y/N)，即被試者的辨別力d’為0，ROC曲線離這條線愈遠(yuǎn)，表示被試者辨別力愈強(qiáng)，d’的值當(dāng)然就愈大。由上可知，d’的變化使ROC曲線形成一個(gè)曲線簇，而β的變化體現(xiàn)·在這一曲線簇中的某一條曲線上不同點(diǎn)的變化。

此外，如果將ROC曲線的坐標(biāo)軸變?yōu)閆分?jǐn)?shù)坐標(biāo)，我們將看到ROC曲線從曲線形態(tài)變?yōu)橹本€形態(tài)。這種坐標(biāo)變換可以用來驗(yàn)證信號(hào)檢測(cè)論一個(gè)重要假設(shè)，即方差齊性假設(shè)。

（3）補(bǔ)充特性：

對(duì)于一條特定的ROC曲線來說，d’是恒定的，所以也叫等感受性曲線。

對(duì)角線代表辨別力等于0的一條線，也叫純機(jī)遇線。

ROC曲線離純機(jī)遇線越遠(yuǎn)，表明被試的辨別力越強(qiáng)。

辨別力不同的被試的ROC曲線也不同。

參考資料來源：百度百科-接受者操作特征曲線

關(guān)于用spss畫roc曲線，新手求助

使用SPSS的操作步驟如下:

1.運(yùn)行程序

Graphs/ROCCurve

在TestVariable框內(nèi)選需要分析的自變量；

在StateVariable框內(nèi)選需要分析的應(yīng)變量，Value of State variable中納入需要比較的自變量賦值，這里選擇了疾病賦值（為1）。

Display選項(xiàng)一般全選

點(diǎn)擊OK按鈕

2.運(yùn)行結(jié)果:2.1原始數(shù)據(jù)的頻數(shù)結(jié)果。

2.2 ROC曲線

2.2.1綠色線為主對(duì)角線

藍(lán)色線即為ROC曲線，當(dāng)曲線從左下角逐漸上升到頂部，再向右延伸到右上角時(shí)，預(yù)測(cè)效果好。如果ROC曲線延主對(duì)角線方向分布，則表示結(jié)果是隨機(jī)造成的。

2.2.2曲線下方的面積（Area under the curve）：包括面積值、顯著性分析和置信區(qū)間可以反映預(yù)測(cè)的效果。

這里曲線下方面積為0.719，其95%可信區(qū)間為（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the curve:ROC曲線各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的靈敏度和（1-特異度）確定最佳臨界點(diǎn)

模型分析效果評(píng)價(jià)主要包括模型擬合效果和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。而ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲線主要用于模型擬合效果的判斷，另外對(duì)數(shù)似然值與偽決定系數(shù)、模型預(yù)測(cè)正確率均可用于用于模型擬合效果的判斷。

模型分析效果評(píng)價(jià)主要包括模型擬合效果和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。而ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲線主要用于模型擬合效果的判斷，另外對(duì)數(shù)似然值與偽決定系數(shù)、模型預(yù)測(cè)正確率均可用于用于模型擬合效果的判斷。

ROC可以直接利用預(yù)測(cè)概率進(jìn)行評(píng)判。它能幫助確定合理的預(yù)測(cè)概率分類點(diǎn)，就是將預(yù)測(cè)概率大于（or小于）某個(gè)值的研究對(duì)象判斷為陽(yáng)性結(jié)果（or陰性結(jié)果）。一般自變量為連續(xù)變量，因變量為二分類變量。

基本原理是：通過判斷點(diǎn)(cutoffpoint/cutoff value)的移動(dòng)，獲得眾多靈敏度(sensitivity)和誤判率(1-Specificity(特異度))。曲線圖以誤判率為橫軸，以靈敏度為縱軸，連接各點(diǎn)繪制曲線，然后計(jì)算曲線下的面積。面積越大，判斷價(jià)值越高.靈敏度:就是把實(shí)際為真值的判斷為真值的概率.特異度:就是把實(shí)際為假值的判斷為假值的概率.誤判率:就是把實(shí)際為假值的判斷為真值的概率,其值等于1-特異度。

使用SPSS的操作步驟如下:

1. 運(yùn)行程序 Graphs/ROCCurve

   

   在TestVariable框內(nèi)選需要分析的自變量；

   在StateVariable框內(nèi)選需要分析的應(yīng)變量，Value of State variable中納入需要比較的自變量賦值，這里選擇了疾病賦值（為1）。

   Display選項(xiàng)一般全選

   點(diǎn)擊OK按鈕

   .運(yùn)行結(jié)果:2.1原始數(shù)據(jù)的頻數(shù)結(jié)果。

   

   2.2 ROC曲線

   2.2.1綠色線為主對(duì)角線

   藍(lán)色線即為ROC曲線，當(dāng)曲線從左下角逐漸上升到頂部，再向右延伸到右上角時(shí)，預(yù)測(cè)效果好。如果ROC曲線延主對(duì)角線方向分布，則表示結(jié)果是隨機(jī)造成的。

   

   2.2.2曲線下方的面積（Area under the curve）：包括面積值、顯著性分析和置信區(qū)間可以反映預(yù)測(cè)的效果。

   這里曲線下方面積為0.719，其95%可信區(qū)間為（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the curve:ROC曲線各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的靈敏度和（1-特異度）確定最佳臨界點(diǎn)

   

   按約登指數(shù)確定最佳臨界點(diǎn)，約登指數(shù)（靈敏度+特異度）-1
   

   

roc曲線提示不具有有效的觀測(cè)值是怎么回事，應(yīng)該怎么操作呢謝謝

一般統(tǒng)計(jì)軟件會(huì)提供一個(gè)所有臨界值的表，每一個(gè)臨界值對(duì)應(yīng)不同的靈敏度和特異度，再計(jì)算約登指數(shù)最大點(diǎn)對(duì)應(yīng)的臨界值，即最終結(jié)果。約登指數(shù)=靈敏度與特異度之和減去1。

用SPSS軟件繪制ROC曲線的操作方法

方法/步驟 1、建立數(shù)據(jù)文件 2、依次打開菜單欄：Graphs —— ROC Curve 在“ROC Curve”主對(duì)話框中進(jìn)行參數(shù)設(shè)置： (1) 在"Test Variable"框中：選入"Value"; (2) 在"State Variable"框中：選入“state”; (3) 在"Value of State Variable"框中：輸入“1”;[意義]表示“病人組”為狀態(tài)變量值。 (4) 選定“ROC Curve”項(xiàng)； 選定“With diagonal reference line”項(xiàng)； 選定“Standard error and confidence interval”項(xiàng)； 選定“

求大神指點(diǎn)ROC曲線，不會(huì)算約登指數(shù)啊啊啊

喏，最后一個(gè)表，敏感性和（1-特異性）這兩列的差值就叫約登指數(shù)，選最大的那個(gè)對(duì)應(yīng)的就是屆值。