spss二元logistic回归归分析之后怎么做ROC曲线

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-05 03:49 标签： 二元logistic回归案例
logistic回归模型在ROC分析中的应用_论文_百度文库
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logistic回归模型在ROC分析中的应用
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&&目的 探讨logistic回归模型在有协变量或多指标联合诊断试验ROC分析中的应用。方法 根据疾病状态建立logistic回归模型,通过形成的预测概率或联合预测因子为分析指标,并结合非参数模型和双正态模型建立ROC曲线。结果 通过实例阐述了整个分析过程,并说明了该试剂盒的有效性,同时利用两种模型得到了一致的结果。结论 ROC分析中结合logistic回归模型简单有效,尤其适用于有协变量
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如何将logistic转化为ROC曲线
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将PCT与A2DS2联合进行logistic分析后，想要转化为如下图的形式，进行roc曲线下面积分析，求大神赐教，不胜感激。需要具体步骤。
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回归之后保存预测概率值。ROC分析时直接用预测概率值
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是不是这样的：
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您的这个我看不懂， 有具体步骤吗？最终可以做成我那样的图吗？
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关于丁香园如何用spss实现配比的条件logistics回归分析_百度文库
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如何用spss实现配比的条件logistics回归分析
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你可能喜欢[转载]SPSS学习笔记之——ROC曲线
一、ROC曲线的概念
受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,
ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。
其自变量（检验项目）一般为连续性变量，因变量（金标准）一般为二分类变量。
二、ROC曲线的主要作用
1.ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。
2.选择最佳的诊断界限值。
3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较，哪一种试验的AUC最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。
三、实例操作
腺苷脱氨酶（ADA）对结核性浆膜腔积液的鉴别有很好的意义。一项研究选择了40例腹水患者，其中确诊结核性腹水20例，肿瘤性性腹水20例，测定腹水ADA，研究目的是确定ADA诊断结核的界值。
数据变量如下：
group：1为结核，2为肿瘤
ADA：为腹水ADA值，连续变量
变量视图：
选择菜单：
进入主对话框，设置如下：
点击确定输出结果。
四、结果解读
这就是ROC曲线，对角线为参考线。双击图标可进入编辑状态。
这是对ROC曲线下面积的检验，曲线下面积为0.792，P=0.002，有统计学意义，说明ADA对结核的诊断有意义。曲线下面积越大，说明该项检验的诊断效能越大。
这是曲线的坐标点，以及相应的敏感性，1-特异性。
如何确定最佳界值：
除非特别指明，最佳界值的确定常用“尤登指数”，即敏感性+特异性-1，该指数值的取最大值处就是最佳的界值。
利用上表“曲线的坐标”，可以求得各个坐标点敏感性+特异性-1的值，其最大值对应的就是最佳界值。
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【求助】使用ROC曲线对二元logistic回归模型的预测能力进行评估的相关问题
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这个帖子发布于3年零51天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
使用ROC曲线对二元logistic回归模型的预测能力进行评估后，使用预测概率做自变量做ROC分析后曲线下面积为0.789，sig<0.05，那问题来了：1.这个面积能说明预测能力好吗？多大才能算好? 2.是不是模型中的所有变量都能称作预测因素呢？3.怎么才能称一个变量是“独立”的预测因素？
对上述回归模型的每个变量单独做ROC曲线分析，为什么有的因素面积有意义，而有的没意义呢？是不是单独变量ROC分析时面积没有意义就能说不是“独立”的预测因素呢？那还有必要放在回归模型里吗？
问的比较啰嗦，正在写论文中，万分焦急，希望能得到大神们的解答，万分感谢！
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1.这个要横向比较，如果没有的话，则0.75也可以了。2.是的.3.多因素分析时进入模型的都可以说是“独立”.ROC曲线是用所有预测变量一起做出的预测值和金标准比，所以不能用单独变量作。变量进不进模型和roc曲线关系不大。
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feifeichen 1.这个要横向比较，如果没有的话，则0.75也可以了。2.是的.3.多因素分析时进入模型的都可以说是“独立”.ROC曲线是用所有预测变量一起做出的预测值和金标准比，所以不能用单独变量作。变量进不进模型和roc曲线关系不大。 非常感谢您！我还得再问下，为什么不能做单变量的ROC曲线呢？我看别的文献里有某单一变量的最佳截值和对应的灵敏度特异度啥的，那这种是什么情况下使用呢？
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如果非要做单变量的，只用一个自变量去做分析就是了，和多自变量的方法是一样。
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