SPSS ROC曲线诊断临界值确定

SPSS ROC曲线诊断临界值确定ROC 曲线是在临床医学和流行病学研究中一种常用的在诊断试验 预测模型中用于决定最佳临界点的方法

大家好,欢迎来到IT知识分享网。

ROC曲线是在临床医学和流行病学研究中一种常用的在诊断试验、预测模型中用于决定最佳临界点的方法。ROC曲线用真阳性率和假阳性率作图得出曲线,其横轴表示假阳性率(1-特异度),纵轴表示真阳性率(灵敏度),ROC曲线上任意一点代表特定阳性标准值相对应的灵敏度和特异度,可反映灵敏度和特异度的关系;通常认为,ROC曲线最接近左上角那一点为最佳临界点,此点一般通过约登指数(Youden index)来确定(约登指数=敏感度+特异性-1),当约登指数最大时对应的指标值即为最佳阈值。

本案例为典型的诊断性试验,金标准为病理诊断,用A、B两种检验方法来区分肺癌和非肺癌患者,需用到诊断性试验ROC曲线分析。为了进一步明确A、B两种检验方法对肺癌的最佳诊断临界值,需用到其对应的约登指数。

原始数据

SPSS ROC曲线诊断临界值确定

SPSS步骤

SPSS ROC曲线诊断临界值确定

结果分析描述

SPSS ROC曲线诊断临界值确定

SPSS ROC曲线诊断临界值确定

免责声明:本站所有文章内容,图片,视频等均是来源于用户投稿和互联网及文摘转载整编而成,不代表本站观点,不承担相关法律责任。其著作权各归其原作者或其出版社所有。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,侵犯到您的权益,请在线联系站长,一经查实,本站将立刻删除。 本文来自网络,若有侵权,请联系删除,如若转载,请注明出处:https://yundeesoft.com/96140.html

(0)

相关推荐

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注微信