ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是一种用于评估二分类模型性能的图形工具。它通过绘制灵敏度（真阳性率）与特异度（假阳性率）之间的关系来显示分类模型在不同阈值下的表现。ROC曲线的面积（AUC）常被用来衡量分类器的性能，AUC值越接近于1，分类器的性能越好。

    背景说明：

    ROC曲线检验常用于评估分类模型的性能，特别是在医学诊断、机器学习和数据挖掘等领域。它可以帮助我们选择最佳的分类界值，并通过AUC的值来评估模型的准确性。ROC曲线检验常用于评估分类模型的性能，特别是在医学诊断、机器学习和数据挖掘等领域。它可以帮助我们选择最佳的分类界值，并通过AUC的值来评估模型的准确性。

    分析结果如下所示：

    第一个类别的群体有40人。

    第二个类别的群体有40人。（此为状态变量值）

    A1中，0.5< AUC <0.7: 说明该变量预测诊断价值很低，此种情况相对较常见。

    A2中，0.5< AUC <0.7: 说明该变量预测诊断价值很低，此种情况相对较常见。

    A3中，AUC<0.5: 说明该变量不符合实际情况, 预测诊断比随机性猜测还差，实际情况中不应该出现。

    ROC分析结果显示，当A1的最佳界值为4，此时A1的最佳界值敏感度为0.25，最佳界值特异度为0.775，尤登指数最大值为0.025。

    ROC分析结果显示，当A2的最佳界值为4，此时A2的最佳界值敏感度为0.275，最佳界值特异度为0.8，尤登指数最大值为0.075。

    ROC分析结果显示，当A3的最佳界值为2，此时A3的最佳界值敏感度为0.925，最佳界值特异度为0.1，尤登指数最大值为0.025。

    结果显示其总变量下的平均AUC为0.496。AUC<0.5: 说明纳入的变量不符合实际情况, 预测诊断比随机性猜测还差，实际情况中不应该出现。

    在这个ROC曲线检验结果中，我们对三个变量（A1、A2、A3）进行了分析。ROC曲线是一种用于评估二分类模型性能的工具，用于绘制灵敏度（True Positive Rate）和特异度（1 - False Positive Rate）之间的关系。

    首先，让我们解释每个指标的含义。在频率表中，我们列出了每个变量的不同取值及其频率。然后，在坐标、敏感度和特异度表中，我们列出了每个变量在不同界值下的敏感度和特异度。

    接下来，在曲线下方的面积表中，我们计算了每个变量的ROC曲线下方的面积（Area Under the Curve，AUC）。AUC的值介于0和1之间，值越接近1表示模型的性能越好。我们还提供了标准错误（Standard Error）和渐进显著性（Asymptotic Significance），以及渐进95%置信区间的下限和上限。

    最后，在最佳界值表中，我们提供了每个变量的最佳界值（Threshold）、佳界值敏感度（Sensitivity）和最佳界值特异度（Specificity），以及尤登指数（Youden Index）的最大值。尤登指数最大值是在敏感度和特异度之和减去1时达到最大值的界值。

    参考文献：

    [1] HANLEY J A, OTHERS. Receiver operating characteristic (ROC) methodology: The state of the art[J]. Crit Rev Diagn Imaging, 1989, 29(3): 307-335.

    [2]王敬瀚.ROC曲线在临床医学诊断实验中的应用[J].中华高血压杂志,2008,16(2):175-177

    [3]邹莉玲,余小金,闵捷,沈其君.ROC曲线在医学诊断中的应用与进展[J].东南大学学报：医学版,2003,22(1):67-70

    [4]宋花玲,贺佳,黄品贤,李素云.ROC曲线下面积估计的参数法与非参数法的应用研究[J].第二军医大学学报,2006,27(7):726-728

    [5]邹莉玲,沈其君,陈峰,郑凯尔.ROC曲线下面积的ML估计与假设检验[J].中国公共卫生,2003,19(1):127-128.

关注微信公众号发送【示例数据】获取SPSSMAX练习示例数据。