时间：2021-12-27 22:33作者：admin来源：未知人气：1705我要评论(0)
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
在创建诊断试验时，ROC曲线可以帮助你决定在“正常”与“异常”之间划定界限线。对于“正常”与“异常”之间的各个可能界限，ROC图表显示了灵敏度（检测疾病的能力）和特异性（检测未患有疾病的能力）之间的取舍。
关于ROC曲线的一些理解
1.在评价诊断试验时，一般来说很难确定用来区分“正常”与“异常”临床诊断的实验室阈值；
2.如果设置一个高阈值（假设检验值随着疾病严重程度的增加而增加），则可能会缺失一些检验值较低或病情较轻的个体。灵敏度，将通过阳性试验正确识别的疾病患者比例将会很低。几乎没有阳性试验呈假阳性，但许多阴性试验呈假阴性；
3.如果设置一个低阈值，你会发现患有该疾病的大多数人，但可能会错误地将许多正常人诊断为“异常”。特异性，通过阴性试验正确识别的未患病群体比例将会很低。几乎没有阴性试验呈假阴性，但许多阳性试验呈假阳性；
4. 高灵敏度和高特异性很难同时存在（除非设计出非常优秀的诊断试验）；
5.灵敏度和特异性的最佳组合是什么？视具体情况而定。在一些病例中，可能会以牺牲特异性为代价的得到更高的灵敏度。而在其它病例中，则正好相反。软件工具无法帮助你判断如何组合它们。
1.Graphpad中创建打开Graphpad，选择Column，点击Create
2.输入/导入数据
3.分析
Step1：点击左边的Results中的New Analysis，选择Column analysis中的ROC Curve
Step2：点击OK
Area值就是的AUC值，AUC=0.7120,AUC：Area under curve。
4.绘图①-Graphs
点击左边Graph中的ROC curve：
5.绘图②-Graphs（美化一下）
Step1 ：双击坐标轴，选择Frame and Origin，5*5，Frame style改为"Plain Frame".
Step2：双击绘图区域，取消选择Show symbols（显示关键点），改变Color（颜色）、Style（类型改成折线）、Show legend（图例）等参数。
调整后，一幅标准的ROC曲线就完成了！
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