转载 SPSS学习笔记之——ROC曲线

一、ROC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。

二、ROC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。

三、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。

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：

选择菜单：

进入主对话框，设置如下：

点击确定输出结果。

四、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：

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。

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