多分类下的ROC曲线和AUC 如何用medcalc求roc曲线的最佳截断点及灵敏度特异度？
如何用medcalc求roc曲线的最佳截断点及灵敏度特异度？
1. ROC分析步骤：①绘制ROC曲线。根据专业知识，通过对疾病组和对照组测量结果的分析，确定测量值的上下限、组距和分界点。按所选组距区间列出累积频数分布表，分别计算各分界点的敏感性、特异性和假阳性率（1-特异性）。以灵敏度为纵坐标表示真阳性率，以1-特异性为横坐标表示假阳性率。
②ROC曲线评价统计计算。ROC曲线下面积在1.0～0.5之间。AUC>0.5时，AUC越接近1，诊断效果越好。0.5-0.7的AUC具有较低的准确性，0.7-0.9的AUC具有一定的准确性，0.9以上的AUC具有较高的准确性。AUC=0.5时，表示诊断方法无效，无诊断价值。（3） 两种诊断方法的统计学比较。比较两种诊断方法时，根据不同的实验设计，可采用以下两种方法：①两种诊断方法对不同的受试者进行时，采用分组比较法。② 如果对同一受试者采用两种诊断方法，则采用配对比较法。
2. 接收机工作特性曲线（ROC曲线）又称灵敏度曲线。之所以取这个名字，是因为曲线上的每个点都反映了相同的接受能力。它们都是对同一信号刺激的反应，但只是在几个不同标准下得到的结果。接收机工作特性曲线是以误击概率为横轴、命中概率为纵轴，以及受试者在特定刺激条件下因判断标准不同而得出的不同结果的坐标图。
roc曲线面积越小表示什么？
ROC曲线-spssau ROC曲线下的区域称为AUC，表示预测精度。AUC值越高，预测精度越高。AUC值越高，预测精度越低。如果AUC小于0.5，说明预测性诊断比随机猜测更差。这种情况不应该发生在实际情况中。可能是状态变量标准集错了。建议检查设置。
为什么ROC曲线能衡量模型效果呢？
ROC曲线分析是评价logistic回归模型的另一种方法。用ROC曲线下面积（AUC）评价模型预测值区分疾病与对照的能力。AUC也称为c统计量和一致性指数。ROC曲线下面积为a，可用来综合评价诊断的准确性。它可以理解为所有特定条件下的平均灵敏度，其取值范围为0≤a≤1。在a>0.5的情况下，a越接近1，诊断准确率越高。当a=0.5时，诊断根本不起作用。A<0.5与实际情况不符。一般来说，0.5＜a≤0.7为低诊断值；0.7＜a≤0.9为中诊断值；a＞0.9为高诊断值。
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