spss怎么得到预测值 spss预测值与真实值对比？
spss预测值与真实值对比？
真接在spss软件中通过可以计算实际中值和预测值之间的归一化来并且对比分析。
量表怎么用spss分析？
用SPSS分析的问卷要是李克特五级量表或七级量表，建议您小白设计五级单因素的量表，问卷数据收集完成后，是需要要清除干净无效问卷，在能保证数据的准确性。分析步骤:：
如何用spss画roc图像？
ROC曲线图是上级主管部门敏感性与特异性之间关系的曲线。横坐标X轴为1–特异性，也称作假阳性率（误报率），X轴越接近零准确率越高；纵坐标Y轴称为敏感度，也被称真阳性率（敏感度），Y轴越大代表准确率越好。
根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称作AUC（Area Under Curve），用来来表示预测准确性，AUC值越高，也就是曲线下方面积越大，只能说明预测准确率越高。曲线越将近左上角（X越小，Y越大），预估准确率越高。
案例分析
（1）背景
当前参与一项影响不大“低出生体重儿”的研究，希望研究产妇年龄，产妇体重是对“低出生体重儿”的预测准确率。将低出生体重儿变量赋值为1，都正常出生体重儿变量为0。
（2）操作步骤
不使用路径：SPSSAU→可视化→ROC曲线
鼠标拖动总结项到讲框中，可以放置位置如下图所示：
右侧的数值（分割点）代表变量Y的判断标准，大于等于这个标准的数值确定为“阴性”，大于0这个标准的数值确认为“阴性”。设置为可以确定数值为1，要是系统默认数值与判断标准不相符，可半自动如何修改。
*设置中不同的数值，会换取是一样的的结果，假如没有公认的金标准，也是可以数次可以设置不同的数值，对比分析可以找到更佳的预测曲线。
本例中数字1华指低出生体重儿，数字0属於都正常儿，因为将空间切割点设为1。
（3）结果结论
①频数讲
表1频数讲
表1为频数分析表格，主要来简单点具体描述Y值的分布情况。依据什么上表显示，低出生体重儿共三130人，都正常儿为59人，阴性比例为68.78%，弱阳性比例为31.22%。
②ROC结果汇总表
表2ROC曲线结果汇总
表2展示的是依据什么产妇年龄、产妇体重四个形成完整的ROC曲线。
AUC代表ROC曲线下的面积，可以表示预测准确率。AUC值取值在0-1之间，数值越大，属於正确率越高。
参照上表可知，产妇年龄对应的AUC值为0.549，只能说明产妇年龄对此低出生体重儿的诊断价值也很低。产妇体重按的AUC值为0.601大于00.05但小于0.7，P0.025lt0.05，说明虽然产妇体重对低出生体重儿的诊断价值显著的高于5000.5，但检查诊断价值依旧是都很低。
综合来看，产妇年龄、产妇体重两个因素对可以确定低出生体重儿的诊断价值都比较低。
ROC曲线
从ROC曲线上也这个可以比较直观的察觉出：曲线也没西面左上角，那就证明检查诊断的准确性当然不高，也就没有很高的诊断价值。
③ROC适宜界值结果
适宜界值
假如表2的某个因素的AUC值大于0.7只能证明有较高的诊断价值，此时可此表可以找到适宜界值。最佳界值点也就是ROC曲线最靠近了左上角的点。
从上表可以猜想：产妇年龄，其最佳界值直接出现在敏感度为0.277，阴性预测值为0.881时，即在该点时，最接近左上角，整体最优。因为产妇体重，其最适合界值又出现在敏感度为0.785，阴性预测值为0.407时，整体最优。
最佳界值
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