許多用戶在使用SPSS軟件時會有一些簡單的數據分析，並且還知道物質的結果通常由單個因素確定，通常由多個複雜指示符確定。今天，小編將與SPSS一起學習，使用SPSS繪製數據ROC曲線！
操作方法：
首先，分析預測
首先準備我們必須使用的數據，如圖1所示，是一組關於癌症患者和非癌症人員的指標數據。我們需要分析這些指標，無論是否有可能最初確定癌症的概率。
第1步：點擊“return”在“分析”菜單中，選擇“二進制物流”，通過二進制邏輯回歸模型，使用性別，年齡，BMI，無論是吸煙和傳遞的歷史，計算癌症的概率。
在回歸設置界面中，將變量設置為癌症，添加塊中癌症以外的其他指標，最後在該方法中選擇“前進：LR”方法，並且特定設置如圖4所示。
同樣因為在這組數據中，COPD是一個多級類，而不是一個簡單的第二類，我們使用0到4表示0到4，表示否，輕度，中等和嚴重。
因此，我們需要在圖3的右側單擊“分類”，自定義分類變量。在“分類”海岸中選擇COPD，然後選擇“首先”的引用類別，單擊“繼續”。
最後，單擊“保存”按鈕（非確定按鈕），然後在“預測值”中檢查“概率”，如圖5所示，SPSS將有助於我們生成每個記錄的癌症預測概率值。
具體的預測值如圖6所示，pre_1是由SPS產生的預測概率值。
其次，繪製ROC曲線
通過預測的概率結果，我們可以使用ROC曲線來分析該預測結果的準確性。單擊“分析”菜單以選擇“類別”，單擊“ROC曲線”，如圖7所示。
測試變量選擇由SPSS生成的“pre_1”，選擇下面的“Cancer”，然後狀態變量值設置為1，單擊完成上述設置後單擊“確定”以生成這兩個預測和實際指標ROC曲線。
最終產生的結果如圖9所示，我們可以通過觀察ROC曲線下的區域來確定預測的準確性。
以上是關於使用SPSS在多指示符下的ROC曲線分析的所有教程。我們首先通過回歸模型生成預測值，然後分析預測值和實際值，以及我們想要的結論。
原創文章，作者：投稿專員，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/214584.html
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