spss绘制时间依赖的roc曲线的意义
spss怎么计算约登指数？
spss怎么计算约登指数？
做ROC曲线分析。约登指数灵敏度-（1-特异度）最大值对应的那个检验值或者预测值，就可作为CUTOFF，当然，你也可以不用约登指数最大的点，看对灵敏度和特异度的要求了。
单因素logistic和多因素logistic分析？
单因素分析主要用于初步判断哪些因素对随访结局有影响，一次统计只分析一个变量，他的结果往往不是很可靠，特别是存在混杂因素时，而多因素分析则常常是在单因素分析的基础之上，对所有可能的影响因素进行一次性的分析，他能校正各种混杂因素的影响，结果往往更加可信。至于是有没有必要先进行单因素分析再进行多因素分析，各有各的说法，一般是看情况而定；SPSS选项里面有个预测的概率，一般是以0.50为判定标准的。其它的就和普通的ROC曲线计算一致。
如何在spss用ROC曲线法筛选cut-off？
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.运行结果曲线,可直观地看到曲线形状 under the curve:曲线下方的面积,包括面积值,显著性分析,置信区间 of the curve:ROC曲线各点对应的灵敏度和误判率.