roc曲线的通俗理解 截断参数是什么？

roc曲线的通俗理解

截断参数是什么？

截断参数是什么？

截断参数（cut off value）即判断标准，是判定试验阳性与阴性的界值，既确定某项指标的正常值，以区分正常与异常。确定截断值的方法在常规情况下，即灵敏度、特异度均很重要的情况下，最常用的是受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC曲线）。

spss的roc如何看灵敏度和特异度？

spss的roc输出结果为一个数据表，表中有诸多参数，其中就包括灵敏度和特异度，是用英文写的，表中就可以看到。

roc曲线中的状态变量的值怎么设置？

roc曲线的制作步骤：　　用SPSS制作ROC曲线。　　1、首先录入数据：　　在这里，序号1代表击中，0代表虚报，后面“频数”列对应的分别是先定概率在0.2/0.5/0.8情况下击中和虚报的频数；　　2、其次对频数加权打开“分析”，最下方会出现“ROC曲线”，打开将“频数”拖入检验变量一栏，“序号”拖入状态变量一栏；　　3、状态变量的值设置为“1”；　　4、点选“ROC曲线”“对角参考线”“ROC曲线的坐标点”三个选项，确定；　　5、随后会出现这个原始的ROC曲线。

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曲线可否自变量也为二分类变量？

ROC曲线体现的是多个“自变量的界限”下的敏感度、特异度变化， 如果你的自变量是个两分类变量（即只有一个“界限”，将其分为正常或异常）， 那么ROC曲线虽然可以画，但却没有任何意义。