多指标ROC曲线怎么画?

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所属分类:Statistics

最近,有多位临床研究者来咨询,都问到同样的一个问题,说在临床上某一个指标诊断某种疾病的准确性往往不高,于是研究者想将多个指标综合,看多指标综合对某一疾病诊断的准确性如何。

大家都知道,ROC曲线可以实现对一种检测方法的准确性检验。但是将多个指标综合,画出一条ROC曲线,这个过程怎么实现呢?我们利用统计书中的例子。

这里有如图三个自变量(性别、心电图表现、年龄),那如何看这三个指标综合来看对某疾病诊断的准确性呢?

首先对上述三个变量(性别、心电图表现、年龄)进行logistic回归分析,求出预测概率P,然后对P画ROC曲线。具体如下:

一、Logistic将三个变量综合,求预测概率P:

打开SPSS数据,

依次点击“分析”——“回归”——“二元Logistic”,

选择因变量和自变量,设置回归方法enter,在“保存”中选择“概率”,在“选项”中选择“95%CI”。这时会发现原数据库中增加了一列“PRE_1”,即新生成的预测概率。当然,如果某一自变量为多分类变量时,需要设置哑变量。

 

二、接下来,针对所生成的预测概率进行ROC曲线绘制。将预测概率放入检验变量,如图:

于是,得到三个指标综合的ROC曲线

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