roc曲线下面积预测生存需要哪些变量
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发布时间：2022-12-26 04:04
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GraphPad prism 生存分析和ROC 曲线操作步骤解析
2019-07-22 11:38:08
阅读 13.1K0
一、生存分析
软件操作：
1.选择所需图表样式
2.输入数据，完善表格
实例分析
某实验室中记录了 15 只注射 10μg/ml 大肠杆菌的小鼠与 18 只 20μg/ml 大肠杆菌的小鼠的生存时间（d），试分析两种浓度的生存率。
1.输入数据
输入组别与各组对应样本数据
2.查看结果
①选择页面左侧 Graphs 的附属选项 Data 1；
②选择所需图形样式；
③.选择 Fraction，表示 Y 轴累计生存率为 0 到 1；选择 Percents，表示 Y 轴累计生存率为 0～100%，两者含义相同，任选其一皆可。此处选 Percents；
④点击确认。
3.结果图
1）结果图1
①点击菜单栏中 change 模块中的第一行第二个图标，根据需求编辑横纵坐标。
②点击菜单栏中 Write 模块中的第二行第一个图标，根据需求在图表中编辑文字。
2）结果图2
①点击菜单栏 change 模块中的第一行第二个图标
②选择第三个对话框：Y aixs
③在 Additional ticks and grid lines 项中，填入 AY =50，选中 Line 选项，点击 Details 按钮进入下一页面。
3）结果图3
二、ROC 曲线
原理及意义
①受试者工作特征曲线：
receiver operating characteristic curve，ROC 曲线，又称为感受性曲线（sensitivity curve）
②ROC 分析：
一般分为自变量和因变量；自变量（检验项目）一般为连续性变量，因变量（金标准）一般为二分类变量。
③ROC 曲线图片：
采用真阳性率和假阳性率出图；
Y：真阳性率 (Sen) ，X：假阳性率 (1－Spe) ；坐标轴上的率值由 0~1。
④ROC 主要作用：
判断指标对疾病的诊断作用； ROC 曲线下面积 (AUC) 越大，诊断价值越高（灵敏度、特异度）
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