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三次求助联合检测的roc曲线问题
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zhouqsu123 谢谢cnfj,已完成作图.也谢谢vicky_lei能发上来给我看看你做的图吗？看看效果怎么样。
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我想对于Logistic回归我是清楚的，对联合预测因子也算是大概了解了。现在有一个问题，我用一组实际数据计算，用Logistic回归模型的概率预测值与用联合预测因子值绘制的ROC曲线是一样的，AUC也是一样的，这是巧合吗？我想有时间去推导证明一下。如果二者确实是一样的，联合预测因子还有必要用吗？
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从理论上来说,线性变换如果不改变维度,对线性方程的拟合优度没有影响的.这个好像不用证明了吧.如果你的变换能把结果解释得更有专业意义则可以说你的更直观,能更好的向专业人员解释.但个人觉得ROC曲线是标准化的,你在这之前的变换有用吗?有意义吗?
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看得眼都花了，比较简单的问题说的这么复杂。前段时间刚帮朋友做了一个多指标拟合ROC曲线的模型诊断，结果还不错，快要见刊了。就是利用LOGISTIC回归建立模型，利用概率来拟合ROC曲线，通过OOP对应的概率来对疾病进行诊断。我看楼上的有位朋友也提到这个方法了的。用SPSS就够了，如果用MEDCAL来做还可以比较多个ROC曲线下面积有无显著性差异。楼主是不是在COS论坛里提过这个问题的，当时就跟你讲用LOGISTIC回归模型了，要真是你的话，肯能就是你看到没有了。
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yuew_l 编辑于
看来所谓的联合预测因子还是没有什么意义。只是将其中一个回归系数变为1，我同意vicky所说的还是预测直接的回归概率更好理解一些。
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cnfg:你好,看了你的关于联合检测作ROC的指导。感觉你很有水平！我也正作CEA，NSE，CYFRA21-1，CA-125联合检测，正想作联合检测ROC，但没作出，可能是我不会的原因，能麻烦你作具体指教吗？谢谢！
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cnfg你好，我用的是spss11.5,但我logistic还没做出或不会做，请赐教。谢谢！
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hutuyumei cnfg:你好,看了你的关于联合检测作ROC的指导。感觉你很有水平！我也正作CEA，NSE，CYFRA21-1，CA-125联合检测，正想作联合检测ROC，但没作出，可能是我不会的原因，能麻烦你作具体指教吗？谢谢！谢谢你的夸奖，但你把我的名字写错了。
: ）建议：1. 先分别对这四个指标的诊断价值做一探讨（即分别单独对这四个指标做ROC分析），筛选出有诊断价值的指标，除非从专业的角度来看，这四个指标确实有诊断价值。2. 将筛选出的有诊断价值的指标，用logistic回归得到预测概率P或联合预测因子，以判断联合诊断的价值。两者得到的结果是一样的，但前者操作较简单，后者比较复杂，推荐用前者。用logistic回归得到预测概率P的操作步骤：以金标准诊断结果为因变量（二分类），以有诊断价值的指标为自变量，点击save按钮，在probabilities左边打上勾，将预测概率P保存到数据库中，然后再用预测概率P做ROC分析即可。你先按我的说明试试看吧。
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cnfj，你好！我想问一个问题，就是我做了一个课题，有有关胃癌的血液的指标，如A,B,C,D,E等，我想知道各种不同组合方式下，各自的敏感度、特异度、阳性预测值和阳性似然比，如何通过统计软件来做呢？先谢谢了！
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3200584 cnfj，你好！我想问一个问题，就是我做了一个课题，有有关胃癌的血液的指标，如A,B,C,D,E等，我想知道各种不同组合方式下，各自的敏感度、特异度、阳性预测值和阳性似然比，如何通过统计软件来做呢？先谢谢了！你的问题比较笼统，不知如何回答。你是要分析各个指标不同组合方式下最佳诊断界点对应的灵敏度、特异度、阳性预测值和阳性似然比？还是每一诊断界点对应的灵敏度等？
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cnfj，你好！我要求解的是不同组合方式后的最佳诊断界点对应的灵敏度、特异度、阳性预测值和阳性似然比，比如：A+B,
A+C+D等组合后的最佳诊断界点对应的灵敏度、特异度、阳性预测值和阳性似然比，上述可以通过手算进行，但通过SPSS如何进行呢？请指教！谢谢
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3200584 cnfj，你好！我要求解的是不同组合方式后的最佳诊断界点对应的灵敏度、特异度、阳性预测值和阳性似然比，比如：A+B,
A+C+D等组合后的最佳诊断界点对应的灵敏度、特异度、阳性预测值和阳性似然比，上述可以通过手算进行，但通过SPSS如何进行呢？请指教！谢谢其实这些问题，论坛上都已经讨论过了，你只要搜索一下就可以找到的。下面的一个帖子是如何求最佳诊断界点对应的灵敏度、特异度的，阳性预测值和阳性似然比估计用SPSS不能直接求出来。
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cnfj,你好！我已经看过那个帖子了，但是这个帖子不是我的真正的关注的问题，我关注的是不同指标联合后的灵敏度、特异度的，阳性预测值和阳性似然比，而不是单个指标的灵敏度、特异度的，阳性预测值和阳性似然比。因此，上述方法不行的，请提供更好的解决方案。谢谢cnfj……
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这个帖子里，我已经介绍了多指标联合的ROC分析了。运用logistic回归和ROC分析评价多指标联合诊断的价值。操作步骤如下：以金标准诊断结果为因变量（二分类），以联合诊断指标为自变量，点击save按钮，在probabilities左边打上勾，将预测概率P保存到数据库中，然后再用预测概率P做ROC分析，剩下的操作如上帖。有N个组合，就重复上述操作N次。不知这样写你清楚了吗？
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谢谢cnfj，我再试试，有问题再向您请教！
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请问vicky-lei,用medcalc软件 比较三条ROC曲线 输入的格式和方法怎么输，软件不会用啊，我通过SPSS已经分别计算出了三个指标的AUC 等值。谢谢.
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那篇文献怎么确定联合因子的截点还有敏感性特异性的，它把两个指标放入方程（3），我无法理解啊。不是带入变换后的Y预测因子方程么？
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为什么我做的联合诊断的roc曲线下面积比单一诊断的面积要小呢？？？？
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cnfj 谢谢你的夸奖，但你把我的名字写错了。
: ）建议：1. 先分别对这四个指标的诊断价值做一探讨（即分别单独对这四个指标做ROC分析），筛选出有诊断价值的指标，除非从专业的角度来看，这四个指标确实有诊断价值。2. 将筛选出的有诊断价值的指标，用logistic回归得到预测概率P或联合预测因子，以判断联合诊断的价值。两者得到的结果是一样的，但前者操作较简单，后者比较复杂，推荐用前者。用logistic回归得到预测概率P的操作步骤：以金标准诊断结果为因变量（二分类），以有诊断价值的指标为自变量，点击save按钮，在probabilities左边打上勾，将预测概率P保存到数据库中，然后再用预测概率P做ROC分析即可。你先按我的说明试试看吧。你好
我是按照你这么做的
但是为什么我的联合诊断的ROC面积比单一诊断的面积要小呢？？？应该是要大啊
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好精彩的讨论啊，看的太过瘾了，非常感谢
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"用logistic回归得到预测概率P的操作步骤：以金标准诊断结果为因变量（二分类），以有诊断价值的指标为自变量，点击save按钮，在probabilities左边打上勾，将预测概率P保存到数据库中，然后再用预测概率P做ROC分析即可"这样做出来的诊断最优标准未必是概率0.5作为分界点，那为啥有人要用0.5作为概率诊断标准，0.5是不是根本没有意义啊
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cnfj 这个帖子里，我已经介绍了多指标联合的ROC分析了。运用logistic回归和ROC分析评价多指标联合诊断的价值。操作步骤如下：以金标准诊断结果为因变量（二分类），以联合诊断指标为自变量，点击save按钮，在probabilities左边打上勾，将预测概率P保存到数据库中，然后再用预测概率P做ROC分析，剩下的操作如上帖。有N个组合，就重复上述操作N次。不知这样写你清楚了吗？ 这样做出来的诊断最优标准未必是概率0.5作为分界点，那为啥有人要用0.5作为概率诊断标准，0.5是不是根本没有意义啊
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cnfj 其实这些问题，论坛上都已经讨论过了，你只要搜索一下就可以找到的。下面的一个帖子是如何求最佳诊断界点对应的灵敏度、特异度的，阳性预测值和阳性似然比估计用SPSS不能直接求出来。 长见识了，学知识了，赞一个...
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看了大家的帖子，学到好多！ 我也想做多个指标联合，看新的联合指标ROC曲线下面积是否较单个指标有统计学意义，目前已用SPSS软件做二分类logistic回归分析，结果如下：得出指标1与指标2，现遇到问题，请问各位大侠，如何算出新的联合指标的值，带入哪个logistic 回归方程？谢谢！&&&&&&
Variables in the Equation&&&&
Exp(B)Step 1a&&
Constant&&-10.872&& 2.733&&
.000Step 2b&&指标1&&
.835&& .258&&
.486&& .176&&
Constant&&-1.462&& 4.057&&
.232a. Variable(s) entered on step 1: 指标1.b. Variable(s) entered on step 2:指标2.
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Variables in the EquationBS.E.WalddfSig.Exp(B)Step 1a指标1.985.24316.3961.0002.678Constant-10.8722.73315.8221.000.000Step 2b指标1.835.25810.4841.0012.305指标2.486.1767.6141.0061.627Constant-1.4624.057.1301.719.232a.
Variable(s) entered on step 1: 指标1.b.
Variable(s) entered on step 2: 指标2.这个表格更好看些。
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我做出来的联合反而比单一指标还小，曲线在线下，到底是怎么回事？如何能让三者在同一个图上表示？
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“使用 SPSS 作多变量观察值的 ROC 曲线分析”希望该文献对你们的问题有帮助
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cnfj，你好，想请教一下ROC联合预测的问题，我想做的是两个指标平行诊断，就是有只要有一个指标达到标准就可以诊断。建立了回归方程，得到预测P值。按照阳性做ROC曲线后，曲线下的面积和真实的面积是反的，也就是说做出来的曲线下面积=1-真实。把状态变量改为阴性以后，曲线下面积和真实相同了，可是灵敏度和特异度是和实际的相反的。第三幅图单个变量做出来的标准图。这个该怎么解决？谢谢！
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联合诊断后特异性下降是怎么回事呢？
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求助：我想问一下这样的图是好呢，还是不好呢？为什么曲线的敏感度不是从0开始的呢？谢谢啦
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IF连续增长的期刊Logistic回归及ROC曲线综合评价AFP、AFU、VEGF联合检测对原发性肝癌的诊断价值--《第6届全国疑难及重症肝病大会论文集》2011年
Logistic回归及ROC曲线综合评价AFP、AFU、VEGF联合检测对原发性肝癌的诊断价值
【摘要】：目的:应用Logistic回归及ROC曲线探讨甲胎蛋白(AFP)、-L-岩藻糖苷酶(AFU)和血管内皮生长因子(VEGF)3项肿瘤标志物单项检测及联合检测对原发性肝癌(PHC)的诊断价值。方法:收集原发性肝癌(PHC)组患者71例,慢性肝炎(慢肝)组患者58例,健康对照(对照)组39例,同时检测血清AFP、AFU、VEGF。应用Logistic回归模型,绘制ROC曲线并计算曲线下面积(AUC)来评价各指标的诊断价值。结果:PHC组患者血清AFP、AFU水平均高于慢肝组和对照组,差异有统计学意义(P0.01)(PHC组:AFP结果中位数为19.05,AFU结果中位数为25.80:慢肝组:AFP结果中位数为2.88,AFU结果中位数为16.15;对照组:AFP结果中位数为2.50,AFU结果中位数为15.00)。PHC组患者血清VEGF水平高于对照组(P0.01),而与慢肝组相比,差异没有统计学意义(P0.05)(PHC组:VEGF结果中位数为227.28;慢肝组:VEGF结果中位数为167.90;对照组:VEGF结果中位数为103.17)。AFP、AFU、VEGF三项联合检测诊断PHC的ROC曲线下面积(AUC)为0.96,高于各指标单项检测的AUC,分别为0.87、0.75、0.75。结论:AFP、AFU、VEGF联合检测有助于提高原发性肝癌的诊断效能,三项联合检测优于各指标单项检测。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：R735.7【正文快照】：
Logistic回归及ROC曲线综合评价AFP、AFU、VEGF联合检测对原发性肝癌的诊断价值@李润青$首都医科大学附属北京佑安医院!100069
@姜菲菲$首都医科大学附属北京佑安医院!100069
@赵秀英$首都医科大学附属北京佑安医院!100069
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