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标题: 医学ROC曲线绘制 [打印本页]

作者: amoyzz 时间: 2016-5-12 09:46
标题: 医学ROC曲线绘制

受试者工作特征曲线简称为ROC曲线。ROC曲线于20世纪80年代起广泛应用于医学诊断性能的评价，如用于放射医学、实验室医学、癌症的筛查和精神病的诊断的评价，特别是医学影像学诊断的准确性的评价。它以不同诊断分界点下的真阳性(TRR，即敏感度)为纵坐标，假阳性率（FPR,即1-特异度）为横坐标，将各点连接起来绘制出的曲线成为ROC曲线，这些点称为ROC工作点。计算与比较ROC曲线下面积，以此反映诊断试验的诊断价值。
进行ROC分析的资料一般分为连续型资料和有序分类资料两种。连续型资料常见于某些定量检验，有序分类资料常见于医学影像诊断或心理学评价
下面将通过例题的操作进行ROC曲线的绘制及评价（例题选自《医学科研中的统计方法》第四版马斌荣主编）。

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1.首先将数据输入

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2.对SPSS数据赋值

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3.加权数据，对freq进行加权

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4.绘制ROC曲线
选择：分析——ROC曲线：将num选入检验变量，group选入状态变量，下方状态变量的值=1，表明研究对象为病例组。

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点击确定
5.SPSS输出

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6.得出结论
根据曲线下的面积可以得出ROC曲线面积等于0.714。MCV诊断缺铁性贫血的能力属于中等偏下
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