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关于ROC曲线绘制,您一定不想错过!

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发表于 2022-4-29 13:40:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 kexue 于 2022-4-29 13:42 编辑

咱们都知道ROC曲线是诊断试验中最经典最有效的方法,其做法是以一个二分类的金标准作为参考,评价某些指标的诊断价值(预测价值)。但是,关于ROC曲线,其实有很多经常被问到的问题,您遇到过几个呢?

1. 分类变量能画ROC曲线吗通常,咱们都是针对连续变量绘制ROC曲线。大家可能会问,分类变量能画ROC曲线吗?能画肯定能画,但是,不是很推荐。为什么呢,看下图就知道了。下图是针对1个分类变量绘制的ROC曲线,咱只能说,这也太奇怪了吧。所以,一般不建议针对分类变量绘制ROC曲线,直接求灵敏度、特异度就可以了。

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2. 如何在一张图中展示多条ROC曲线
  这个很简单,绘制ROC曲线时,将多个指标都选到“检验变量”就可以了。

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3. ROC曲线好奇怪,是哪里出错了吗
下图展示了SPSS绘制的2个指标的ROC曲线,红色那条很正常,在左上三角;蓝色那条就奇怪了,怎么跑下边去了呢。
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这是因为SPSS绘制ROC曲线时,默认:指标越大,越容易表示为感兴趣的事件(如患病)。但如果,有些指标越小,反而越容易患病,就会出现这种现象了。遇到这种情况,咱们只需要点击“选项”,在“检验方向”选对即可。


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是不是有那么一点点麻烦,尤其在我们绘制多条ROC曲线时,有的越大越好,有的越小越好,检验方向选哪个都不合适呀?这时候,就该科研客栈上场了。我们在ROC曲线模块,避免了上述问题。不论何种情况,我们都能始终保持ROC曲线呈现正确的图像。
划重点:科研客栈-统计分析-诊断研究-ROC曲线下面积及最佳界值

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4. 多条ROC曲线,孰优孰劣呢
   既然,咱们可以在一张图中绘制多条ROC曲线。那咱们肯定想知道,是不是某些指标诊断价值更高,那就涉及ROC曲线下面积的比较了。新版本的SPSS是可以做的。在“分析-分类-ROC分析”模块。科研客栈当然必须具备这个功能,大家可以去试试哦。
划重点:科研客栈-统计分析-诊断研究-ROC曲线下面积的比较



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5. ROC曲线下面积,在0.5和0.6左右徘徊,可怎么办呀
   咱们都知道ROC曲线下面积至少在0.75以上,才算是一个不错的结果,提示这个指标诊断价值比较高。但很多时候,咱们的ROC曲线下面积就是很小,可能只比0.5大一些。这时候,咱们可以修正研究目标为:探讨这个指标和结局的关联,只要有关就可以,不一定非要求这个指标具备很好的诊断价值呀。另外,咱们可以联合其他指标,做多指标的ROC曲线。

6. 多指标的ROC曲线怎么画呀
  既然,刚刚提到,如果单个指标ROC曲线不理想,可以画多指标ROC曲线,但怎么画呀?这个需要用到logistic回归。咱们先做一个logistic回归,因变量为结局,多个指标为自变量。做logistic回归的时候,点击“保存”预测概率,再用预测概率绘制ROC曲线。

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科研客栈当然就不需要大家这么操作了,只要选好多个指标和结局,直接输出多指标的ROC曲线下面积哦。
划重点:科研客栈-作图工具-ROC曲线-多个指标
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7. 怎么根据ROC曲线找界值
   咱们知道ROC曲线还有一个功能,就是可以找一个界值,高于这个界值,患病可能性大。但是,怎么找这个界值呢?做ROC曲线的时候,咱们选上“ROC曲线的坐标点”,会给出不同界值下灵敏度和1-特异度,咱们可以找一个灵敏度、特异度都不错的界值。
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不过,您是不是和小编一样,有选择恐惧症呢?不知道选哪个好。根据灵敏度和特异度之和最大,给咱们提供了一个界值。当然,同时还提供了不同界值下的灵敏度和特异度,大家如果觉得自动给出的界值不满意,可以再找一个。
诊断研究-ROC曲线下面积及最佳界值

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