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许多用户在使用SPSS软件时会有一些简单的数据分析 ， 并且还知道物质的结果通常由单个因素确定 ， 通常由多个复杂指示符确定 。今天 ， 小编将与SPSS一起学习 ， 使用SPSS绘制数据ROC曲线！
操作方法：
首先 ， 分析预测
首先准备我们必须使用的数据 ， 如图1所示 ， 是一组关于癌症患者和非癌症人员的指标数据 。我们需要分析这些指标 ， 无论是否有可能最初确定癌症的概率 。
第1步：点击“return”在“分析”菜单中 ， 选择“二进制物流” ， 通过二进制逻辑回归模型 ， 使用性别 ， 年龄 ， BMI ， 无论是吸烟和传递的历史 ， 计算癌症的概率 。
在回归设置界面中 ， 将变量设置为癌症 ， 添加块中癌症以外的其他指标 ， 最后在该方法中选择“前进：LR”方法 ， 并且特定设置如图4所示 。
同样因为在这组数据中 ， COPD是一个多级类 ， 而不是一个简单的第二类 ， 我们使用0到4表示0到4 ， 表示否 ， 轻度 ， 中等和严重 。
因此 ， 我们需要在图3的右侧单击“分类” ， 自定义分类变量 。在“分类”海岸中选择COPD ， 然后选择“首先”的引用类别 ， 单击“继续” 。
最后 ， 单击“保存”按钮（非确定按钮） ， 然后在“预测值”中检查“概率” ， 如图5所示 ， SPSS将有助于我们生成每个记录的癌症预测概率值 。
具体的预测值如图6所示 ， pre_1是由SPS产生的预测概率值 。
其次 ， 绘制ROC曲线
通过预测的概率结果 ， 我们可以使用ROC曲线来分析该预测结果的准确性 。单击“分析”菜单以选择“类别” ， 单击“ROC曲线” ， 如图7所示 。
测试变量选择由SPSS生成的“pre_1” ， 选择下面的“Cancer” ， 然后状态变量值设置为1 ， 单击完成上述设置后单击“确定”以生成这两个预测和实际指标ROC曲线 。
最终产生的结果如图9所示 ， 我们可以通过观察ROC曲线下的区域来确定预测的准确性 。
以上是关于使用SPSS在多指示符下的ROC曲线分析的所有教程 。我们首先通过回归模型生成预测值 ， 然后分析预测值和实际值 ， 以及我们想要的结论 。

以上关于本文的内容，仅作参考！温馨提示：如遇健康、疾病相关的问题，请您及时就医或请专业人士给予相关指导!

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