許多用戶在使用SPSS軟件進行辦公的時候都會一些簡單的數據分析，也都知道一個事情的結果往往不是單個因素而決定的，通常由多個復雜的指標共同決定 。今天小編就帶著大家一起學習一下使用spss進行繪制數據的roc曲線吧！
操作方法：
一、分析預測
首先準備好我們要使用的數據，如圖1，這是一組關于癌癥患者與非癌癥人員的各項指標數據，我們需要通過分析，判斷這些指標，是否能初步判斷人員患上癌癥的概率 。
第一步：點擊“分析”菜單中的“回歸”，選擇“二元Logistic”，通過二元Logistic回歸模型，用性別、年齡、BMI、是否吸煙和過往COPD病史，來計算人員患癌癥的概率 。
在回歸設置界面中，設置因變量為cancer，在塊中加入除了cancer以外的其他指標，最后在方法中選擇“向前：LR”方法，具體設置如圖3 。
又因為在本組數據中，COPD是多分類變量，而不是簡單的二分類，我們將COPD的程度，使用0到4進行表示，分別表示無、輕度、中度、重度 。
因此我們需要點擊上圖3右側的“分類”，自定義分類變量 。在分類協變量中選擇COPD，然后選擇參考類別為“第一個”，點擊“繼續” 。
最后，點擊“保存”按鈕（非確定按鈕），然后勾選上“預測值”中的“概率”，如圖5，此時SPSS就會幫我們生成每條記錄的癌癥預測概率值 。
【分享SPSS中怎么使用多指標的ROC曲線分析】具體的預測值如圖6，PRE_1就是SPSS自動生成的預測概率值 。
二、繪制ROC曲線
有了預測概率結果后，我們就可以利用ROC曲線，來分析這個預測結果的準確性 。點擊“分析”菜單，選擇“分類”，點擊“ROC曲線”，如圖7 。
檢驗變量選擇SPSS生成的“PRE_1”，下方的狀態變量選擇“cancer”，然后狀態變量值設置為1，完成上述設置后點擊“確定”，即可生成關于這2個預測和實際指標之間的ROC曲線 。
最后生成的結果見下圖9，我們可通過觀察ROC曲線下的面積，來判斷預測準確性 。
以上就是關于使用SPSS進行多指標下的ROC曲線分析的全部教程，我們首先通過回歸模型生成預測值，再將預測值和真實值之間進行ROC曲線分析，得出我們想要的結論 。
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