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2009-04-20
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2009-4-21 14:08:00
本解答來自http://bbs.jobmet.com/thread-261339-1-1.html    回答者為 沙漏 

感謝

[此贴子已经被作者于2009-4-21 14:09:32编辑过]

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2009-4-21 14:10:00

 ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价.一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.

基本原理是:通过判断点(cutoff point/cutoff value)的移动,获得多对灵敏度(sensitivity)和误判率(1-Specificity(特异度)),以灵敏度为纵轴,以误判率为横轴,连 接各点绘制曲线,然后计算曲线下的面积,面积越大,判断价值越高.

灵敏度:就是把实际为真值的判断为真值的概率.

特异度:就是把实际为假值的判断为假值的概率.

误判率:就是把实际为假值的判断为真值的概率,其值等于1-特异度.

将绘成的曲线与斜45度的直线对比,若差不多重合,说明自变量对因变量的判断价值很差,若越远离斜45度的直线即曲线下的面积越大,说明自变量对因变量的判断价值越好,即根据自变量可以较为正确的判断因变量.

使用SPSS的操作过程如下:

Graphs/ROC Curve:Test variable选自变量(连续型变量),state varibale选因变量(二分类变量)display的选项一般全选.

运行结果:1.ROC曲线,可直观地看到曲线形状.

2.Area under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间.

3.Coordinates of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.
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2010-6-26 22:43:36
不懂,能说的详细点就好了!
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2010-9-14 22:06:06
State Variable如何设置呀,请哪位大侠帮帮忙!
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2011-1-11 17:25:20
同问!在坛子里逛了几天似乎都没发现答案,盼高手献身赐教。
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