ROC曲线R语言分析 roc曲线数据处理

ROC曲线也叫受试者工作曲线，原来用在军事雷达中，后面广泛应用于医学统计中。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，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。

ROC曲线主要应用于二分类结局，比如是否死亡，疾病诊断，肿瘤复发等等，可以用于自变量为连续变量的截点判定。

可以做ROC曲线的软件很多，如SPSS,R语言，Stata, SAS等等，其中SPSS非常简单，适合完全没有基础的初学者，今天我们就来使用SPSS作出一个符合论文发表的ROC曲线。

首先打开SPSS，导入我们一个既往的肺炎和炎症因子的数据

依次点击分析----分类------ROC曲线

如下图因变量肺炎放入状态变量，填入发生发生的取值，我这里是1，自变量放入检验变量一栏，连续变量都放进去

点击确定得出下图，SPSS到了26.0作图比以前稍微好看了一点，之前版本做的图真是不能看，还可以对下面图片进行小修改

修改后这样又美观了一点

下方表格标出了各个指标的AUC值，代表了各个指标对肺炎的判定能力，这个可是一个重要的指标

接下来我们就要来求特异度和灵敏度啦，我们拿炎症指标THF作示范，其他都是一样的

首先找到它的曲线坐标

看到敏感度和1-特异性这两行没有，我们把它拷贝下来放到SPSS中，

得到了两个新的指标VAR00001,WAR00002

使用SPSS计算功能V=VAR00001-WAR00002, 如下图，红线V的最大值就是TNF的截点,了，

因此TNF的截点就是48，敏感度就是46%，特异度=1-0.18=82%，同理可以求出其他指标的截点，敏感度和特异度。您学会了吗？