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文章插圖
許多用戶在使用SPSS軟件時(shí)會(huì)有一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，并且還知道物質(zhì)的結(jié)果通常由單個(gè)因素確定，通常由多個(gè)復(fù)雜指示符確定。今天，小編將與SPSS一起學(xué)習(xí) ，使用SPSS繪制數(shù)據(jù)ROC曲線！
操作方法：
首先，分析預(yù)測(cè)
首先準(zhǔn)備我們必須使用的數(shù)據(jù) ，如圖1所示，是一組關(guān)于癌癥患者和非癌癥人員的指標(biāo)數(shù)據(jù) 。我們需要分析這些指標(biāo) ，無論是否有可能最初確定癌癥的概率。
第1步：點(diǎn)擊“return”在“分析”菜單中，選擇“二進(jìn)制物流” ，通過二進(jìn)制邏輯回歸模型，使用性別，年齡， BMI ，無論是吸煙和傳遞的歷史，計(jì)算癌癥的概率。
在回歸設(shè)置界面中，將變量設(shè)置為癌癥，添加塊中癌癥以外的其他指標(biāo) ，最后在該方法中選擇“前進(jìn)：LR”方法，并且特定設(shè)置如圖4所示。
同樣因?yàn)樵谶@組數(shù)據(jù)中， COPD是一個(gè)多級(jí)類，而不是一個(gè)簡(jiǎn)單的第二類，我們使用0到4表示0到4 ，表示否，輕度，中等和嚴(yán)重。
因此，我們需要在圖3的右側(cè)單擊“分類” ，自定義分類變量。在“分類”海岸中選擇COPD ，然后選擇“首先”的引用類別，單擊“繼續(xù)” 。
最后，單擊“保存”按鈕（非確定按鈕），然后在“預(yù)測(cè)值”中檢查“概率” ，如圖5所示， SPSS將有助于我們生成每個(gè)記錄的癌癥預(yù)測(cè)概率值。
具體的預(yù)測(cè)值如圖6所示， pre_1是由SPS產(chǎn)生的預(yù)測(cè)概率值。
其次，繪制ROC曲線
通過預(yù)測(cè)的概率結(jié)果，我們可以使用ROC曲線來分析該預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。單擊“分析”菜單以選擇“類別” ，單擊“ROC曲線” ，如圖7所示。
測(cè)試變量選擇由SPSS生成的“pre_1” ，選擇下面的“Cancer” ，然后狀態(tài)變量值設(shè)置為1 ，單擊完成上述設(shè)置后單擊“確定”以生成這兩個(gè)預(yù)測(cè)和實(shí)際指標(biāo)ROC曲線。
最終產(chǎn)生的結(jié)果如圖9所示，我們可以通過觀察ROC曲線下的區(qū)域來確定預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
以上是關(guān)于使用SPSS在多指示符下的ROC曲線分析的所有教程。我們首先通過回歸模型生成預(yù)測(cè)值，然后分析預(yù)測(cè)值和實(shí)際值，以及我們想要的結(jié)論。

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問題，請(qǐng)您及時(shí)就醫(yī)或請(qǐng)專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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