ROC曲线的意义

 ROC曲线的意义
  ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量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,再以敏感性为纵坐标、(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高。在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值.   
SPSS统计软件包的10.0版本有ROC曲线的统计功能。ROC曲线真阳性率为纵坐标,假阳性率为横坐标,在座标上由无数个临界值求出的无数对真阳性率和假阳性率作图构成,计算ROC曲线下面积AUCROC来评价诊断效率。

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