許多用戶在使用SPSS軟件進行辦公的時候都會一些簡單的數(shù)據(jù)分析，也都知道一個事情的結(jié)果往往不是單個因素而決定的，通常由多個復(fù)雜的指標共同決定。今天小編就帶著大家一起學(xué)習(xí)一下使用spss進行繪制數(shù)據(jù)的roc曲線吧！

　　操作方法：

　　一、分析預(yù)測

　　首先準備好我們要使用的數(shù)據(jù)，如圖1，這是一組關(guān)于癌癥患者與非癌癥人員的各項指標數(shù)據(jù)，我們需要通過分析，判斷這些指標，是否能初步判斷人員患上癌癥的概率。

　　第一步：點擊"分析"菜單中的"回歸"，選擇"二元Logistic"，通過二元Logistic回歸模型，用性別、年齡、BMI、是否吸煙和過往COPD病史，來計算人員患癌癥的概率。

　　在回歸設(shè)置界面中，設(shè)置因變量為cancer，在塊中加入除了cancer以外的其他指標，最后在方法中選擇"向前：LR"方法，具體設(shè)置如圖3。

　　又因為在本組數(shù)據(jù)中，COPD是多分類變量，而不是簡單的二分類，我們將COPD的程度，使用0到4進行表示，分別表示無、輕度、中度、重度。

　　因此我們需要點擊上圖3右側(cè)的"分類"，自定義分類變量。在分類協(xié)變量中選擇COPD，然后選擇參考類別為"第一個"，點擊"繼續(xù)"。

　　最后，點擊"保存"按鈕（非確定按鈕），然后勾選上"預(yù)測值"中的"概率"，如圖5，此時SPSS就會幫我們生成每條記錄的癌癥預(yù)測概率值。

　　具體的預(yù)測值如圖6，PRE_1就是SPSS自動生成的預(yù)測概率值。

　　二、繪制ROC曲線

　　有了預(yù)測概率結(jié)果后，我們就可以利用ROC曲線，來分析這個預(yù)測結(jié)果的準確性。點擊"分析"菜單，選擇"分類"，點擊"ROC曲線"，如圖7。

　　檢驗變量選擇SPSS生成的"PRE_1"，下方的狀態(tài)變量選擇"cancer"，然后狀態(tài)變量值設(shè)置為1，完成上述設(shè)置后點擊"確定"，即可生成關(guān)于這2個預(yù)測和實際指標之間的ROC曲線。

　　最后生成的結(jié)果見下圖9，我們可通過觀察ROC曲線下的面積，來判斷預(yù)測準確性。

　　以上就是關(guān)于使用SPSS進行多指標下的ROC曲線分析的全部教程，我們首先通過回歸模型生成預(yù)測值，再將預(yù)測值和真實值之間進行ROC曲線分析，得出我們想要的結(jié)論。