spss中如何繪製ROC曲線？
模型分析效果評價主要包括模型擬合效果和擬合優度檢驗。而ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲線主要用於模型擬合效果的判斷，另外對數似然值與偽決定係數、模型預測正確率均可用於用於模型擬合效果的判斷。
ROC 可以直接利用預測機率進行評判。它能幫助確定合理的預測機率分類點，就是將預測機率大於（or小於）某個值的研究物件判斷為陽性結果（or陰性結果）。一般自變數為連續變數，因變數為二分類變數。
基本原理是：透過判斷點(cutoffpoint/cutoff value)的移動，獲得眾多靈敏度(sensitivity)和誤判率(1-Specificity(特異度))。曲線圖以誤判率為橫軸，以靈敏度為縱軸，連線各點繪製曲線，然後計算曲線下的面積。面積越大，判斷價值越高.靈敏度:就是把實際為真值的判斷為真值的機率.特異度:就是把實際為假值的判斷為假值的機率.誤判率:就是把實際為假值的判斷為真值的機率,其值等於1-特異度。
使用SPSS的操作步驟如下:1.執行程式
Graphs/ROCCurve
在TestVariable 框內選需要分析的自變數；
在StateVariable 框內選需要分析的應變數，Value of State variable 中納入需要比較的自變數賦值，這裡選擇了疾病賦值（為1）。
Display選項一般全選
2.執行結果:2.1原始資料的頻數結果。
2.2 ROC曲線
2.2.1 綠色線為主對角線
藍色線即為ROC曲線，當曲線從左下角逐漸上升到頂部，再向右延伸到右上角時，預測效果好。如果ROC曲線延主對角線方向分佈，則表示結果是隨機造成的。
2.2.2 曲線下方的面積（Area under the curve）：包括面積值、顯著性分析和置信區間可以反映預測的效果。
這裡曲線下方面積為0.719，其95%可信區間為（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the curve:ROC曲線各點對應的靈敏度和（1-特異度）確定最佳臨界點
按約登指數確定最佳臨界點，約登指數（靈敏度+特異度）-1
spss中如何繪製ROC曲線？
模型分析效果評價主要包括模型擬合效果和擬合優度檢驗。而ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲線主要用於模型擬合效果的判斷，另外對數似然值與偽決定係數、模型預測正確率均可用於用於模型擬合效果的判斷。
ROC 可以直接利用預測機率進行評判。它能幫助確定合理的預測機率分類點，就是將預測機率大於（or小於）某個值的研究物件判斷為陽性結果（or陰性結果）。一般自變數為連續變數，因變數為二分類變數。
基本原理是：透過判斷點(cutoffpoint/cutoff value)的移動，獲得眾多靈敏度(sensitivity)和誤判率(1-Specificity(特異度))。曲線圖以誤判率為橫軸，以靈敏度為縱軸，連線各點繪製曲線，然後計算曲線下的面積。面積越大，判斷價值越高.靈敏度:就是把實際為真值的判斷為真值的機率.特異度:就是把實際為假值的判斷為假值的機率.誤判率:就是把實際為假值的判斷為真值的機率,其值等於1-特異度。
使用SPSS的操作步驟如下:1.執行程式
Graphs/ROCCurve
在TestVariable 框內選需要分析的自變數；
在StateVariable 框內選需要分析的應變數，Value of State variable 中納入需要比較的自變數賦值，這裡選擇了疾病賦值（為1）。
Display選項一般全選
2.執行結果:2.1原始資料的頻數結果。
2.2 ROC曲線
2.2.1 綠色線為主對角線
藍色線即為ROC曲線，當曲線從左下角逐漸上升到頂部，再向右延伸到右上角時，預測效果好。如果ROC曲線延主對角線方向分佈，則表示結果是隨機造成的。
2.2.2 曲線下方的面積（Area under the curve）：包括面積值、顯著性分析和置信區間可以反映預測的效果。
這裡曲線下方面積為0.719，其95%可信區間為（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the curve:ROC曲線各點對應的靈敏度和（1-特異度）確定最佳臨界點
模型分析效果評價主要包括模型擬合效果和擬合優度檢驗。而ROC(ReceiverOperating Characteristic)曲線主要用於模型擬合效果的判斷，另外對數似然值與偽決定係數、模型預測正確率均可用於用於模型擬合效果的判斷。
ROC 可以直接利用預測機率進行評判。它能幫助確定合理的預測機率分類點，就是將預測機率大於（or小於）某個值的研究物件判斷為陽性結果（or陰性結果）。一般自變數為連續變數，因變數為二分類變數。
基本原理是：透過判斷點(cutoffpoint/cutoff value)的移動，獲得眾多靈敏度(sensitivity)和誤判率(1-Specificity(特異度))。曲線圖以誤判率為橫軸，以靈敏度為縱軸，連線各點繪製曲線，然後計算曲線下的面積。面積越大，判斷價值越高.靈敏度:就是把實際為真值的判斷為真值的機率.特異度:就是把實際為假值的判斷為假值的機率.誤判率:就是把實際為假值的判斷為真值的機率,其值等於1-特異度。
使用SPSS的操作步驟如下:1.執行程式
Graphs/ROCCurve
在TestVariable 框內選需要分析的自變數；
在StateVariable 框內選需要分析的應變數，Value of State variable 中納入需要比較的自變數賦值，這裡選擇了疾病賦值（為1）。
Display選項一般全選
2.執行結果:2.1原始資料的頻數結果。
2.2 ROC曲線
2.2.1 綠色線為主對角線
藍色線即為ROC曲線，當曲線從左下角逐漸上升到頂部，再向右延伸到右上角時，預測效果好。如果ROC曲線延主對角線方向分佈，則表示結果是隨機造成的。
2.2.2 曲線下方的面積（Area under the curve）：包括面積值、顯著性分析和置信區間可以反映預測的效果。
這裡曲線下方面積為0.719，其95%可信區間為（0.650，0.788）2.2.3.Coordinates of the curve:ROC曲線各點對應的靈敏度和（1-特異度）確定最佳臨界點
按約登指數確定最佳臨界點，約登指數（靈敏度+特異度）-1