spss做的roc曲线图怎么导出
spss24和26差距大吗？
spss24和26差距大吗？
spss26较其他旧版即spss24版本整体提升了打开速度，对win10做了很好的优化，体验了一下，独特功能ROC分析会比24版本更加合适。
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来。
roc分析是什么？
ROC分析是把灵敏度和特异度结合起来综合评价诊断准确度或判别效果的一种方法。至今，作为一个基本的评价方法,在医学诊断试验评价过程中已占有关键位置。
ROC分析，应用曲线下面积(Area under curve,AUC)这一综合统计量作定量分析，AUC介于1.0和0.5之间，AUC越接近于1，说明诊断效果越好：①AUC介于0.5～0.7时有较低准确性。②AUC介于0.7～0.9时有一定准确性。③AUC在0.9以上时有较高准确性。④AUC0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC及其标准误(S.E.)的计算方法很多，统计学方法可用Wilcoxon非参数方法进行推算，目前已有相应的计算机软件(如Spss15.0)可供使用。
roc曲线spss怎么做约等指数？
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量. 基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高. 灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率. 特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率. 误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度. 将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量. 使用SPSS的操作过程如下: Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选. 运行结果曲线,可直观地看到曲线形状. under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间. of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.