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【求助】同一个样本，不同诊断指标ROC曲线曲线下面积比较使用什么方法呢？
呼吸科(医学生)
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统计新手， 各位大神谁可以帮忙解决一下这个问题，不胜感激。。。。看到丁香园上有的站友说直接比较面积，不用统计方法就可以？？也有的人说要用那个公式，但是看了看那个是针对不同样本的。。。有人说我这个资料应该用配对Z检验，是这个样子的吗？？顺便求配对Z检验公式。。。。。
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spss目前还不能做，你可以用medcalc，上图，不多说了，你懂的
呼吸科(医学生)
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谢谢版主，下了新的统计工具。。。一共608病例，都录进去，写入只能到150个，怎么办呢？？如果必须手算，可以告诉我哪里能查到公式吗。。。
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漂泊的求学人 谢谢版主，下了新的统计工具。。。一共608病例，都录进去，写入只能到150个，怎么办呢？？如果必须手算，可以告诉我哪里能查到公式吗。。。 手算？额...工作量太大了，而且你不能在论文的统计方法里注明“手算”吧
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medc为什么不行啊？应该可以的吧 是版本的问题吗？
呼吸科(医学生)
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kingfisher_ree medc为什么不行啊？应该可以的吧 是版本的问题吗？是吗？谢谢啊。。。那我再弄个新的软件。。。。
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楼主您好~请问用medcal做ROC曲线输入的数据是什么？好像不是tp，fp，fn，tn这个四格表变量呀~？
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EmpowerStats自动比较两ROC曲线下面积，参考：
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小弟新手，特来请教。我有两组资料，但样本量不同，配对估计是不行了
具体是想比较A组的心率值（68个数值）和B组的心率值（28个数值），有无差异，该用何种检验？？
还有一个问题是，我检测心率和血压用于判断某种治疗的效能，但心率是“较大检验结果，更多正检验”，血压是“较大检验结果，更多正检验”
想把两条曲线画在一个图上，该如何处理才能都处在对角线上方啊？？谢谢了
载入中......
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t检验搞定了，独立样本的
做roc曲线，把两条曲线画在一个图上，该如何处理才能都处在对角线上方啊？？谢谢了
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【求助】用SPSS怎么做ROC曲线下面积的比较？
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这个帖子发布于5年零209天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
用SPSS怎么对ROC曲线下面积进行比较？各位请多多指教！本人为统计初学者，请详细说明，多谢帮助！！！
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本人也苦于如何用SPSS做ROC曲线，不过我不是比较面积，是找最佳诊断切点，按照网上搜索的内容数据输入进去无法进行下一步操作，请问哪位高手可以指点一下，以下是本人搜索的关于它的应用步骤：(请教为何数据输入进去无法进行继续操作？还有图如何绘制？有知道者可以回帖，也可以发到邮箱谢谢！）Qq;1.ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC＞0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC＝0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC＜0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。（四）ROC曲线的优点 该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。ROC曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较,ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性。（五）SPSS软件实现ROC分析 SPSS 9.0以上版本可进行ROC分析，操作步骤如下：1.定义列变量，并输入数据（1）诊断分类值或检测结果（test）：多个诊断试验则定义test1，test2，...（2）金标准类别（group）：1＝病例组，0＝对照组（3）分类频数（freq），需要进一步执行第二步2.说明频数变量 路径：Data\Weight Case..., 选项：Weight case by， 填表：Freqency Variable （freq）3.ROC分析: 路径：Grahps\Roc Curve... 填表：Test Variable（test）， State Variable （group）， Value of state variable，选项包括：(display) ROC Curve，with diagonal reference line （机会线）， standard error and confidence interval （面积的标准误，及其可信区间）， Coordinate points of the ROC curve （ROC曲线的坐标点）， options：test direction （如果检测值小划归为阳性，则需要选）， cofidence level （％）：需要除95％以外的可信度，可在此定义如果是连续型测量资料，则不需要第1步的（3）及第2步
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本人也苦于如何用SPSS做ROC曲线，不过我不是比较面积，是找最佳诊断切点，按照网上搜索的内容数据输入进去无法进行下一步操作，请问哪位高手可以指点一下，以下是本人搜索的关于它的应用步骤：(请教为何数据输入进去无法进行继续操作？还有图如何绘制？有知道者可以回帖，也可以发到邮箱谢谢！）Qq;1.ROC曲线绘制。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵坐标代表真阳性率，（1-特异性）为横坐标代表假阳性率，作图绘成ROC曲线。2.ROC曲线评价统计量计算。ROC曲线下的面积值在1.0和0.5之间。在AUC＞0.5的情况下，AUC越接近于1，说明诊断效果越好。AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上时有较高准确性。AUC＝0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。AUC＜0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。3.两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可采用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，采用成组比较法。②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，采用配对比较法。（四）ROC曲线的优点 该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床准确性，并可用肉眼作出判断。ROC曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，可准确反映某分析方法特异性和敏感性的关系，是试验准确性的综合代表。ROC曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较,ROC曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断准确性。（五）SPSS软件实现ROC分析 SPSS 9.0以上版本可进行ROC分析，操作步骤如下：1.定义列变量，并输入数据（1）诊断分类值或检测结果（test）：多个诊断试验则定义test1，test2，...（2）金标准类别（group）：1＝病例组，0＝对照组（3）分类频数（freq），需要进一步执行第二步2.说明频数变量 路径：Data\Weight Case..., 选项：Weight case by， 填表：Freqency Variable （freq）3.ROC分析: 路径：Grahps\Roc Curve... 填表：Test Variable（test）， State Variable （group）， Value of state variable，选项包括：(display) ROC Curve，with diagonal reference line （机会线）， standard error and confidence interval （面积的标准误，及其可信区间）， Coordinate points of the ROC curve （ROC曲线的坐标点）， options：test direction （如果检测值小划归为阳性，则需要选）， cofidence level （％）：需要除95％以外的可信度，可在此定义如果是连续型测量资料，则不需要第1步的（3）及第2步
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