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ROC曲线Excelspss10MedCalestate概要

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常见问题

1、近来研究ROC ,有一点心得，也有一个疑问。ROC曲线理论以真阳性率灵敏度为纵坐标，假阳性率1特异度为横坐标绘制。各种作图软件的比拟、软件的下载安装、作图的具体步骤：（1） Excel做的散点图：由于我们经常使用Excel,所以开始时觉得这个方法较容易接受。但由于Excel毕竟不是做ROC曲线的专用工具，所以需要自己算出敏感度和特异度，而且无 ROC曲线的分析。这个方法要算出相应的敏感度和1-特异度的值，然后选中数据区，做散点图，只是做参照线也就是对角线的时候，有点麻烦，因为 Excel的线性拟合的截距不是 0,改为0后，斜率不是45。，而且没有相应的点，所以我是用了小聪明，拷贝了两列特异度作为数据源，在原来的散点图中添加数据，画的参照线。WL（2） Spss15.0作图结果：只能进行 ROC曲线下面积AUC的非参数估计，以及找出最正确工作点，使用该软件的感觉有点像 matlab ,有两个窗口，个人感觉该软件功能很强大，只是软件的下载很费事，要下载相应的算号器。在安装的过程中，使用算号器破解。1:建立数据表File new data 输入数据，数据表的界面如图二，可以在 data

2、 view 修改数据的数值和variable view 修改数据的类型之间切换。14 *ldata for ROC(3 teal). oav iDataSctSl SPSST1U 的t Vpsrr iataIf we far* AnXyi工 ylllllXtE f：1- Q SE *ama1M彳广自工厂写n tdiagnosis 3teit2iW3:l112. TO124. nil241. 9021104.00i或8030Hr. 149. BO341 WNI12,T0122. 702瞅,配5I123.30168.4Q285, 9061ilb70267. 9071130.30(31.10269.60129, 602 BL 80w097.90mso232. 7010D120. 00?2L L0iiT!14Ql 20I4C.如海.301121113.7C心口272. 0013098.60237. BO140TT.3Q121, 7D2015I139.9012S. 8G274, 90id4 lf tn97.30“叽曲2470、test2、和判断正确的2:Analyze ROC Curve Te

3、st Variable选择你的测试值，可以有多个，本例为 testl test3的比拟，应选择 3个值，State Variable选择测试结果彳K,本例为 diagnosis Value State 取值，本例为1 Disply的选项全选。在 Output窗口可以得到如下图的曲线。ROC CurvePiuonil irfMTrtf ut iitc4ucH by tin-h 二2二HeHSmedcalc作图的结果：该软件的界面很友好，比spss好用，分析功能强大，有详细的ROC曲线的report ,作出来的图也很漂亮，双击图像可以对图的显示效果做调整，只是每次使用该软件，第一次点击显示不能使用该软件，第二次要输入：MedCalc sn:User name : Jodi Hodnik Product key: 9SPP9-WA699-KY8MK-565PF 才可以使用。1：建立数据表：和 spss类似2： Statistics ROC Curve ROC Curve analysis 画一个结果的 ROC 曲线或者 Comparison of Curves多个结果的比拟Compari

4、son of ROC curvesVar-ables:GraphB CoBparison of ROC carvesVariable 1TEST1TEST2 TE8T3DIAGNOSIS团 Qtsptey ROC curves windowVariable 3OMtfkMon viriaMPosited group(MAONOSIS 1SmM see54Neg awe growMAGI4OSIS 08am0e sot45AUCBE95% ClTC8T109470 02260e83to0M1TBST? TEST)0679 0.9160OT3 0 02870 578 to 0 7690.8431O 0M2PdiMM cociipdiKon of ROC curvesTE8T1 -TEST2Difference between areas0 268SunWd tnor0 057295% Confidence inietvel015610 0 380z stable Sgnlfence level4 688 P0 001so40200 020 4060100-Spaciicity疑问：100在

5、蛋白质分类的预测结果中 test这一列的取值是什么？？为研究这个问题，我做了以下的ROC曲线：ROC也算是了解了，希望可以用到我的论文中，蛋白质预测的最终能得到一列和 test这一列同样性质的值吗？？？1 test3和state取值相同时，做出来的蓝色的ROC曲线是一条最理想的 ROC曲线，AUC=1 stateztest2testsi11311104108901127ij11231111211k130.111130ij0980：0050i1401 11201|09901口7701140ij0080：113411381113i111no12在statue中输入20个值14个1 , 6个0,该行表示实际的判定结果，即真假样本的个数，在 test中输入一些值，=20的：判定为0的有13个，判定为1的有2个。20的：判定为1的有1个，判定为 0 的有 4 个，故 sn=13/14=0.928, sp=2/6=0.33.3, 1-sp=0.667 ,和 ROC report 中值一致。D60 D 0test)20181919 1statue88 90 11 12 13 u0 00 o 0152B1513101119178

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