roc曲線面積越小表示什么？ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為AUC，表示預測精度。AUC值越高，預測精度越高。AUC值越高，預測精度越低。如果AUC小于0.5，說明預測性診斷比隨機猜測更

roc曲線面積越小表示什么？

ROC曲線下面積-spssau ROC曲線稱為AUC，表示預測精度。AUC值越高，預測精度越高。AUC值越高，預測精度越低。如果AUC小于0.5，說明預測性診斷比隨機猜測更差。這種情況不應該發(fā)生在實際情況中?？赡苁菭顟B(tài)變量標準集錯了。建議檢查設置。

如何用medcalc求roc曲線的最佳截斷點及靈敏度特異度？

1. ROC分析步驟：①繪制ROC曲線。根據(jù)專業(yè)知識，通過對疾病組和對照組測量結果的分析，確定測量值的上下限、組距和分界點。按所選組距區(qū)間列出累積頻數(shù)分布表，分別計算各分界點的敏感性、特異性和假陽性率（1-特異性）。以靈敏度為縱坐標表示真陽性率，以1-特異性為橫坐標表示假陽性率。

②ROC曲線評價統(tǒng)計計算。ROC曲線下面積在1.0～0.5之間。AUC>0.5時，AUC越接近1，診斷效果越好。0.5-0.7的AUC具有較低的準確性，0.7-0.9的AUC具有一定的準確性，0.9以上的AUC具有較高的準確性。AUC=0.5時，表示診斷方法無效，無診斷價值。（3） 兩種診斷方法的統(tǒng)計學比較。比較兩種診斷方法時，根據(jù)不同的實驗設計，可采用以下兩種方法：①兩種診斷方法對不同的受試者進行時，采用分組比較法。② 如果對同一受試者采用兩種診斷方法，則采用配對比較法。

2. 接收機工作特性曲線（ROC曲線）又稱靈敏度曲線。之所以取這個名字，是因為曲線上的每個點都反映了相同的接受能力。它們都是對同一信號刺激的反應，但只是在幾個不同標準下得到的結果。接收機工作特性曲線是以誤擊概率為橫軸、命中概率為縱軸，以及受試者在特定刺激條件下因判斷標準不同而得出的不同結果的坐標圖。

為什么ROC曲線能衡量模型效果呢？

ROC曲線分析是評價logistic回歸模型的另一種方法。用ROC曲線下面積（AUC）評價模型預測值區(qū)分疾病與對照的能力。AUC也稱為c統(tǒng)計量和一致性指數(shù)。ROC曲線下面積為a，可用來綜合評價診斷的準確性。它可以理解為所有特定條件下的平均靈敏度，其取值范圍為0≤a≤1。在a>0.5的情況下，a越接近1，診斷準確率越高。當a=0.5時，診斷根本不起作用。A<0.5與實際情況不符。一般來說，0.5＜a≤0.7為低診斷值；0.7＜a≤0.9為中診斷值；a＞0.9為高診斷值。

SPSS做ROC曲線，是否無法直接給出兩個曲線下面積是否有差異，并且診斷標準只有一種嗎？

診斷標準只能有一個，即statevariable框中只能選擇一個參數(shù)，因此多個診斷標準得到的ROC曲線不能同時出現(xiàn)在同一個圖中，因為金標準不同，所以無法比較ROC曲線下的面積，即，診斷價值

2。在testvariable框中可以選擇多個變量來比較多個檢測實驗的診斷價值圖中有很多ROC曲線，但是SPSS沒有假設檢驗就不能比較多條曲線下的面積，但是我們可以通過z檢驗公式計算出z=| auc1-auc2 |/sqrt（SE1^2，Se^2），然后按正態(tài)分布計算p值（查表或使用軟件）。SAS軟件可以比較，SAS程序如下：dataz=ABS（az1-az2）/sqrt（SE1**2 se2**-2*r*SE1*se2）運行也可以通過Excel公式設置來完成計算