如何用medcalc求roc曲線的最佳截?cái)帱c(diǎn)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(shí)，通過對(duì)疾病組和對(duì)照組測(cè)量結(jié)果的分析，確定測(cè)量值的上下限、組距和分界點(diǎn)。按所選組距區(qū)間列

如何用medcalc求roc曲線的最佳截?cái)帱c(diǎn)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(shí)，通過對(duì)疾病組和對(duì)照組測(cè)量結(jié)果的分析，確定測(cè)量值的上下限、組距和分界點(diǎn)。按所選組距區(qū)間列出累積頻數(shù)分布表，分別計(jì)算各分界點(diǎn)的敏感性、特異性和假陽(yáng)性率（1-特異性）。以靈敏度為縱坐標(biāo)表示真陽(yáng)性率，以1-特異性為橫坐標(biāo)表示假陽(yáng)性率。

②ROC曲線評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)計(jì)算。ROC曲線下面積在1.0～0.5之間。AUC>0.5時(shí)，AUC越接近1，診斷效果越好。0.5-0.7的AUC具有較低的準(zhǔn)確性，0.7-0.9的AUC具有一定的準(zhǔn)確性，0.9以上的AUC具有較高的準(zhǔn)確性。AUC=0.5時(shí)，表示診斷方法無效，無診斷價(jià)值。（3） 兩種診斷方法的統(tǒng)計(jì)學(xué)比較。比較兩種診斷方法時(shí)，根據(jù)不同的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，可采用以下兩種方法：①兩種診斷方法對(duì)不同的受試者進(jìn)行時(shí)，采用分組比較法。② 如果對(duì)同一受試者采用兩種診斷方法，則采用配對(duì)比較法。

2. 接收機(jī)工作特性曲線（ROC曲線）又稱靈敏度曲線。之所以取這個(gè)名字，是因?yàn)榍€上的每個(gè)點(diǎn)都反映了相同的接受能力。它們都是對(duì)同一信號(hào)刺激的反應(yīng)，但只是在幾個(gè)不同標(biāo)準(zhǔn)下得到的結(jié)果。接收機(jī)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(biāo)準(zhǔn)不同而得出的不同結(jié)果的坐標(biāo)圖。

roc曲線面積越小表示什么？

ROC曲線-spssau ROC曲線下的區(qū)域稱為AUC，表示預(yù)測(cè)精度。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越高。AUC值越高，預(yù)測(cè)精度越低。如果AUC小于0.5，說明預(yù)測(cè)性診斷比隨機(jī)猜測(cè)更差。這種情況不應(yīng)該發(fā)生在實(shí)際情況中?？赡苁菭顟B(tài)變量標(biāo)準(zhǔn)集錯(cuò)了。建議檢查設(shè)置。

如何在excel中計(jì)算auc面積？

實(shí)現(xiàn)思路如下：

AUC（曲線下面積）定義為ROC曲線下的面積。顯然，這個(gè)面積的值不會(huì)大于1。因?yàn)镽OC曲線通常在y=x線上，AUC在0.5到1之間。

使用AUC值作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)镽OC曲線不能清楚地表明哪個(gè)分類器更好。作為一個(gè)數(shù)值，AUC越大的分類器效果越好。

首先，AUC值是一個(gè)概率值。當(dāng)隨機(jī)選擇正樣本和負(fù)樣本時(shí)，當(dāng)前分類算法根據(jù)計(jì)算出的得分值將正樣本排在負(fù)樣本前面的概率為AUC值。當(dāng)然，AUC值越大，當(dāng)前的分類算法將正樣本排在負(fù)樣本前面的可能性就越大，也就是說，它可以更好地分類。