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在诊断实验和预测模型的临床效能评价中，我们常常用到ROC曲线分析。在SPSS中绘制ROC曲线操作比较简单，但如果将多个指标的ROC曲线绘制在同一个图中，有时候会碰到有些指标的ROC曲线在对角线上面，一些在对角线下面，面对这样的问题，该如何解决？
如下图这样：指标1的ROC曲线在对角线下方，相应的AUC仅为0.210。
一、如何将指标1的ROC曲线调整到对角线上方
一般而言，我们将指标数值越大，越可能是病例组的指标称为“大优指标”，如上图中的指标2。反之，“小优指标”表示数值越小，越可能是病例组，如上图中的指标1。说白了就是病例组的指标2大于对照组，指标1小于对照组。
如果是单指标的ROC曲线，我们可以改变检验方向——勾选“较小的检验结果表示更加肯定的检验”来将指标1的曲线调整到对角线的上方，但这样设置以后指标2又跑到对角线下面了。
1.取倒数法
计算新变量：指标1倒数=1/指标1，然后与指标2同时绘制ROC曲线。
这样两个指标的曲线都在对角线上方了，AUC分别为0.790和0.833。
2.固定值-指标法
同样的方法还有找差值法，指标1差值=固定数-指标1，这里的固定数应大于指标1的最大值，我们选择100。然后同时将指标1差值和指标2绘制在一张图上，AUC分别为0.790和0.833。
3.logistic回归法
分析——回归——二元logistic回归法
在保存选项里勾选概率（P)，然后再利用新生成的预测概率（PRE_1)绘制ROC曲线。如下图
会发现，以上三种方法得到的最终结果是一模一样的，AUC均为0.790（95%CI：0.674~0.906）。
二、大小优指标同时存在时，如何找cut-off值？
确定cut-off值时，我们一般将SPSS结果复制到excel中，计算kappa值=敏感度-1-特异度即可，然后筛选-排序即可得出。大优指标正常操作即可，但小优指标则需要用预测概率或者差值或者倒数，再找到指标1的原始结果。当然还有更简单的办法，就是单独做一次小优指标ROC曲线分析，也可以直接得出具体cut-off值。
三、大小优指标同时存在时，如何进行Delong检验？
我们知道两个指标的ROC曲线分析结果对比是否有统计学意义，看谁的诊断价值更大，不能单从AUC的数值大小来看，还要进行Delong检验。
如果直接将大小优指标进行检验，结果显示P=0.000，差异有统计学意义；但将小优指标进行转换后再检验，P=0.624，差异无统计学意义。
所以，在进行Delong检验时，也需要将小优指标进行上述转化，使其多个指标的ROC曲线均在对角线上方，这样才有比较意义。
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