巴士为您推荐： medcalc 医学统计软件

MedCalc 是一个专门为医学工作者设计的医学计算器，功能齐全。它可以帮助医生快速作出普通的医学计算，从而对症下药。提供超过76种常用的规则和方法，包括：病人数据、单位参数、费用计算等等。欢迎在11684下载!

功能特色

数据管理

• 集成电子表格与 16384 列和 100000 行。

• 正确处理丢失的数据。

• 离群值可以很容易被排除。

• 内置的所见即所得的文本编辑器。

• 导入 Excel、 SPSS、 DBase、 Excel 2007 莲花的文件，并在 SYLK、 DIF 或纯文本格式文件的。

• 轻松选择的分组进行统计分析。

软件亮点

medcalc做roc曲线

今天学习用MedCalc软件做ROC曲线，MedCalc处理ROC曲线方面，操作简便，具有一定的优势。

1.数据录入

MedCalc的数据录入界面与SPSS类似，只是它没有变量视图，只有一个数据录入界面，这是与SPSS区别的地方，那么我们在第一行直接命名变量标签即可。需要指出Diagnosis变量指的是以金标准(如病理诊断)判断是否患病的结果。Test1,2,...3指得是不同诊断方法所得到的结果。

2. 参数选择

2.1 单一诊断试验评估

在标签栏中选择Stastistics——ROC curves——ROC curve analyze，出现以下操作界面，那么在Variable一栏中选择我们研究的变量(也就是诊断方式);Classification variable一栏中选择诊断结局(是否患病等);Select一栏中选择我们要进行的亚组分析，如性别，年龄段等。其他一些框框大家可以自己勾选看看是什么效果

ROC图是以灵敏度(真阳性率)为纵坐标，1-特异度(假阳性率)为横坐标，我们可以得到某诊断试验的最佳诊断标准，以及在该标准下该诊断试验的灵敏度和特异度(如图所示)。在该图中，最接近左上角(0,100)的点所对应的诊断标准即为最佳诊断标准。

2.2 多个诊断试验的比较

多诊断试验的比较与单一诊断试验的区别在于ROC curves选项下选择Comparison of ROC curves，然后进行variable和Classification variable的输入，这里Variable需要将每一个诊断试验指标逐一选入(如图)。

最后是结果的解读，在第一个表里，我们可以看到Test1-3的AUC(曲线下面积)，ROC曲线下面积反映诊断试验的价值大小，(0.50，0.70]，表示诊断价值较低;(0.70，0.90]，表示诊断价值中等; 0.90以上表示诊断价值较高。第二张表列出了诊断试验两两比较是否有差异。