只有一组敏感性和特异性怎么做ROC曲线

的回答：

不是直接根据sen和spe来做的，是根据原始资料来做roc的

️spss绘製roc曲线，只有一个敏感度和特异度怎么画roc曲线啊

热心网友的回答：

可以的，但是只能做定性资料的roc，不是特别好

热心网友的回答：

怎么会只有一个特异度和sensitivity？

我替别人做这类的资料分析蛮多的

️如何分析roc曲线结果10

热心网友的回答：

可以看下spssau的帮助手册，里面有对roc曲线的详细说明：

roc曲线-spssau

roc曲线下面面积，称为auc，该值表示**準确性，auc值越高说明**準确率越高，反之越**明**準确率越低。auc如果小于0.5，说明**诊断比随机性猜测还差，实际情况中不应该出现这种情况，可能是设定的状态变数标準有误，建议检视设定。

热心网友的回答：

1、roc的分析步骤：

①roc曲线绘製。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵座标代表真阳性率，（1-特异性）为横座标代表假阳性率，作图绘成roc曲线。

②roc曲线评价统计量计算。roc曲线下的面积值在1.0和0.

5之间。在auc>0.5的情况下，auc越接近于1，说明诊断效果越好。

auc在 0.5～0.7时有较低準确性，auc在0.

7～0.9时有一定準确性，auc在0.9以上时有较高準确性。

auc=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。auc<0.

5不符合真实情况，在实际中极少出现。

③两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可採用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，採用成组比较法。

②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，採用配对比较法。

2、受试者工作特徵曲线 （receiver operating characteristic curve，简称roc曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一讯号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标準下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的座标图，和被试在特定刺激条件下由于採用不同的判断标準得出的不同结果画出的曲线。

热心网友的回答：

受试者工作特徵曲线 （receiver operating characteristic curve，简称roc曲线

），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一讯号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标準下所得的结果而已。接受者操作特性曲线就是以虚报概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的座标图，和被试在特定刺激条件下由于採用不同的判断标準得出的不同结果画出的曲线。

roc曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵座标，假阳性率（1-特异度）为横座标绘製的曲线。传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，再进行统计分析。roc曲线的评价方法与传统的评价方法不同，无须此限制，而是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常五个等级再进行统计分析。

因此，roc曲线评价方法适用的範围更为广泛。[1] 中文名 受试者工作特徵曲线外文名 receiver operating characteristic curve又    称 感受性曲线定    义 根据一系列不同的二分类方式作    用 查出任意界限值分析步骤 roc曲线绘製，评价统计量计算目录

1.主要作用编辑1.roc曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。

2.选择最佳的诊断界限值。roc曲线越靠近左上角,试验的準确性就越高。

最靠近左上角的roc曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。3.两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。

在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的roc曲线绘製到同一座标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的roc曲线所代表的受试者工作最準确。亦可通过分别计算各个试验的roc曲线下的面积(auc)进行比较，哪一种试验的 auc最大，则哪一种试验的诊断价值最佳。[1] 2分析步骤编辑1.

roc曲线绘製。依据专业知识，对疾病组和参照组测定结果进行分析，确定测定值的上下限、组距以及截断点（cut-off point），按选择的组距间隔列出累积频数分布表，分别计算出所有截断点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以敏感性为纵座标代表真阳性率，（1-特异性）为横座标代表假阳性率，作图绘成roc曲线。

2.roc曲线评价统计量计算。roc曲线下的面积值在1.

0和0.5之间。在auc>0.

5的情况下，auc越接近于1，说明诊断效果越好。auc在 0.5～0.

7时有较低準确性，auc在0.7～0.9时有一定準确性，auc在0.

9以上时有较高準确性。auc=0.5时，说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。

auc<0.5不符合真实情况，在实际中极少出现。3.

两种诊断方法的统计学比较。两种诊断方法的比较时，根据不同的试验设计可採用以下两种方法：①当两种诊断方法分别在不同受试者身上进行时，採用成组比较法。

②如果两种诊断方法在同一受试者身上进行时，採用配对比较法。[1] 3优点编辑该方法简单、直观，通过图示可观察分析方法的临床準确性，并可用肉眼作出判断。roc曲线将灵敏度与特异性以图示方法结合在一起，可準确反映某分析方法特异性和敏感性的关係，是试验準确性的综合代表。

roc曲线不固定分类界值，允许中间状态存在，利于使用者结合专业知识，权衡漏诊与误诊的影响，选择一更佳截断点作为诊断参考值。提供不同试验之间在共同标尺下的直观的比较，roc曲线越凸越近左上角表明其诊断价值越大，利于不同指标间的比较。曲线下面积可评价诊断準确性。

[1] 4意义编辑roc曲线指受试者工作特徵曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变数的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关係，它通过将连续变数设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵座标、（1-特异性）为横座标绘製成曲线，曲线下面积越大，诊断準确性越高。在roc曲线上，最靠近座标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值。5绘製编辑roc曲线的具体绘製例项：

杨治良（1983）曾做过这样一个实验：选图画页500页，分成五个组，每组100张。五组画页的先定概率分别是0.

1、0.3、0.5、0.

7和0.9。对于每一组画页，主试者使用一种讯号的先定概率，然后按此先定概率呈现给被试者一定数量的画页，要求被试者把它们当做「讯号」记住。

例如，先定概率为0.1时，则当作「讯号」的画页为10张；当做「噪音」的画页为90张。作为讯号的画页呈现完毕之后，与此组作为噪音的画页混合，然后随机地逐张呈现给被试。

这时，每呈现一张画页，即要求被试判断此画页是「讯号」还是「噪音」，并要求被试把结果记录在实验纸上。根据五种先定概率得到的实验结果，就可计算击中概率和虚惊概率。最后，根据不同先定概率下的击中概率和虚惊概率，就可在图上确定各点的位置，把五点联接起来就绘成一条 roc曲线。

6例子编辑考虑一个二分问题，即将例项分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个例项是正类并且也被 **成正类，即为真正类（true positive）,如果例项是负类被**成正类，称之为假正类（false positive）。

相应地，如果例项是负类被**成负类，称之为真负类（true negative）,正类被**成负类则为假负类（false negative）。列联表如下表所示，1代表正类，0代表负类。

**10合计实际1true positive（tp）false negative（fn）actual positive(tp+fn)

0false positive（fp)true negative(tn)actual negative(fp+tn)合计

predicted positive(tp+fp)predicted negative(fn+tn)tp+fp+fn+tn从列联表引入两个新名词。其一是真正类率(true positive rate ,tpr), 计算公式为tpr=tp/ (tp+ fn)，刻画的是分类器所识别出的 正例项佔所有正例项的比例。另外一个是假正类率(false positive rate, fpr),计算公式为fpr= fp / (fp + tn)，计算的是分类器错认为正类的负例项佔所有负例项的比例。

还有一个真负类率（true negative rate，tnr），也称为specificity,计算公式为tnr=tn/ (fp+ tn) = 1 - fpr。在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说 0.6，大于这个值的例项划归为正类，小于这个值则划到负类中。

如果减小阀值，减到0.5，固然能识别出更多的正类，也就是提高了识别出的正例佔所有正例的比例，即tpr，但同时也将更多的负例项当作了正例项，即提高了fpr。为了形象化这一变化，在此引入roc。

receiver operating characteristic,翻译为"接受者操作特性曲线"，够拗口的。曲线由两个变数1-specificity 和 sensitivity绘製. 1-specificity=fpr，即假正类率。

sensitivity即是真正类率，tpr(true positive rate),反映了正类覆盖程度。这个组合以1-specificity对sensitivity,即是以代价(costs)对收益(benefits)。下表是一个逻辑迴归得到的结果。

将得到的实数值按大到小划分成10个个数 相同的部分。percentile例项数正例数1-特异度(%)敏感度(%)10618048792.7334.

6420618028049.8054.55306180216518.

2269.92406180150628.0180.

6250618098738.9087.6260618052950.

7491.3870618036562.9393.

9780618029475.2696.0690618029787.

5998.171006177258100.00100.

008roc分析编辑spss 9.0以上版本可进行roc分析，操作步骤如下：1.

定义列变数，并输入资料（1）诊断分类值或检测结果（test）：多个诊断试验则定义test1，test2，...（2）金标準类别（group）：

1=病例组，0=对照组（3）分类频数（freq），需要进一步执行第二步2.说明频数变数 路径：data\weight case...

, 选项：weight case by， 填表：freqency variable （freq）3.

roc分析：路径：grahps\roc curve...

填表：test variable（test）， state variable （group）， value of state variable，选项包括：(display) roc curve，with diagonal reference line （机会线）， standard error and confidence interval （面积的标準误，及其可信区间）， coordinate points of the roc curve （roc曲线的座标点）， options：

test direction （如果检测值小划归为阳性，则需要选）， cofidence level （%）：需要除95%以外的可信度，可在此定义。如果是连续型测量资料，则不需要第1步的（3）及第2步。

[1] 9r中绘製编辑rocr包中主要是两个class：prediction和performance。前者是将**结果和真实标籤组合在一起，生成一个 prediction物件，然后在用performance函式，按照给定的评价方法，生成一个performance物件，最后直接对 performance用plot函式就能绘製出相应的roc曲线。

123456# plot a roc curve for a single prediction run# and color the curve according to cutoff.data(rocr.******)pred <- prediction(rocr.

******$predictions, rocr.******$labels)perf <- performance(pred,"tpr","fpr")plot(perf,colorize=true)上面是rocr中的一个例子，rocr.******$predictions是**结果，rocr.

******$labels是真实的标籤，从而产生一个prediction物件；然后tpr是true positive rate的意思，fpr则是false positive rate的意思，这样最后画出来的就是最常见的roc曲线。注：**扩充套件阅读2的**

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你是敏感 不要刻意用什么抗敏感的东西，做好保溼补水就行，或者用一些表明适合敏感肌肤用的，如果刻意要改善肌肤敏感状况，用比较大牌的护肤品，少化妆，包括化妆，防晒，隔离这些都要好好卸妆。什么都别再用了，只做基础的洁面就行了。不要挤 你的 就不要乱用了 可以适当的用一下凌菲的洗面奶 它属于 清洁力强温和保...

我最近也在做敏感性分析，感觉这两个文件里面讲的很详细，希望对你有所帮助！怎么在excel中做敏感性分析？一 投资专案敏感性分析涉及的计算公式 营业现金流量 营业收入 付现成本 所得税 税后净利润 折旧 营业收入 营业成本 1 所得税税率 折旧 营业收入 付现成本 折旧 1 所得税税率 折旧 营业收入...