1.点击“分析 -ROC curve ”。2.第一个对话框拉入要分析的指标，比如年龄 3.第二个对话框拉入分组指标，比如是否发病，状态输入1代表发病 4.下面4个对话框全选 5.确定

把检测变量（如test1）调入检验变量框，把状态变量（如diag)调入状态变量框，在状态变量的值框输入1，表示病人。确定。效果图：使用方法：绿线为参考对角线，蓝色线为roc曲线，该曲线离对角线越远，表明诊断效果越好。若有帮助，请及时采纳，谢谢。统计人刘得意 ...

首先是要通过logistic 回归, 形成联合预测因子(combining predictors) ，然后用金标准和联合预测因子构建联合诊断的ROC 曲线。

U=AV+BW+CX+DY+E*Z。U为综合评价函数，A、B、C、D、E为各指标权重，V、W、X、Y、Z为各指标得分。SPSS联合诊断模型是结合了主成分分析、因子分析和聚类分析等多种统计方法，对多指标进行综合评价的一种方法。

使用SPSS的操作步骤如下:1.运行程序 Graphs/ROCCurve 在TestVariable 框内选需要分析的自变量；在StateVariable 框内选需要分析的应变量，Value of State variable 中纳入需要比较的自变量赋值，这里选择了疾病赋值（为1）。Display选项一般全选 点击OK按钮 2.运行结果:2.1原始数据的频数结果。2.2 ROC...

1、coeff：指的是回归系数。std.err指的是估计标准误，p值就是显著性，95%CI就是回归系数95%的置信区间。2、RDOR：是叫相对诊断比值比（relative diagnostic odds ratios，RDOR）。当RDOR＞1.0，表明某个研究特征比没有这个特征的诊断准确性要高。

结论 血清CEA、CYFRA21-1、NSE、SCCA检测在肺癌诊断中具有临床应用价值, 联合检测可提高诊断的灵敏度和准确度, 且具有较好的特异度, 有助于提高肺癌的检出率。 【关键词】 肺癌;肿瘤标志物;联合检测 目前, 肺癌的发病率和死亡率均位于我国恶性肿瘤之首[1]。肺癌早期发现和治疗具有重要的临床意义。血清肿瘤标志物...

11.1联合分析的基本原理11.2联合分析的步骤11.2.1属性和属性水平的确定11.2.2受测设计11.2.3受测体的评价11.2.4效用值的估计11.2.5效用值的聚集11.3联合分析的spss操作11.3.1生成正交设计11.3.2显示设计11.3.3运行联合分析11.4联合分析实例11.5本章小结思考题第12章生存分析12.1生存分析的基本概念和内容12.1.1生存分析...

1.2.3 统计方法 采用SPSS10.0软件,偏峰分布资料应用秩和检验,两样本比率的比较用χ2检验,检验水准以P<0.05为差异有显著性。 2 结果 2.1 病例组与对照组ASST阳性率 病例组100例中ASST阳性例数58例,ASST阳性率为58%,对照组42例ASST均为阴性。 2.2 慢性荨麻疹病程与ASST的关系 患者病程分布的统计结果显示,...

计算 TM中位浓度及百分位数(P25 和 P75)并进行 KruskalWallis和MannWhitney U检验;用SPSS13.0绘制ROC曲线并进行逐步Logistic回归,分析TM单一和联合检测对胃结肠肿瘤的鉴别诊断价值. 2结果 2.1TM正态性检验对4个TM在各组患者中的统计学分布进行正态性检验(KolmogorovSminov test),Z=1.39～4.58,P<0.05,属非正态...