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多项测量指标的ROC曲线分析

SPSS教程诊断试验
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一、问题与数据
我们已向大家介绍过如何依据一项测量指标设计和评价诊断试验。但在实际临床工作中,我们往往是根据多项指标综合判断病情的。比如,在诊断高血压时,我们会根据年龄、性别、并发症等多个因素同时评价受试者的患病情况。那么在这种情况下,我们应如何判断诊断结果的真实性呢?
 

某呼吸内科医生拟通过性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟等因素预测受试者的肺癌患病情况。他招募了85名肺癌患者,259名非肺癌患者,并通过查阅病历、问卷调查的方式收集了上述信息。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。如果该医生依据这几项因素预测受试者是否患肺癌,那么应如何预测,准确性又如何呢?

 

表1  肺癌危险因素分析研究的变量与赋值

 

表2 部分原始数据

 

从本质上讲,该研究也是结局变量为二分类的诊断试验。但是该诊断试验的测量指标很多,应该如何预测每一位受试者是否患肺癌呢?

 

我们可以通过二分类Logistic回归模型,用性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟等因素,计算受试者患肺癌的预测概率。

 
二、SPSS操作
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三、结果解释
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四、绘制图表

1. 选择Analyze→ROC Curve

 

 

2. 主对话框设置

 

将已知的疾病情况cancer送入State Variable框中,预测概率Predicted probability送入Test Variable中,并在Value of State Variable框中填1→OK。

 

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