分享SPSS中怎么使用多指标的ROC曲线分析

许多用户在使用SPSS软件进行办公的时候都会一些简单的数据分析，也都知道一个事情的结果往往不是单个因素而决定的，通常由多个复杂的指标共同决定。今天小编就带着大家一起学习一下使用spss进行绘制数据的roc曲线吧！

操作方法：

一、分析预测

首先准备好我们要使用的数据，如图1，这是一组关于癌症患者与非癌症人员的各项指标数据，我们需要通过分析，判断这些指标，是否能初步判断人员患上癌症的概率。

第一步：点击“分析”菜单中的“回归”，选择“二元Logistic”，通过二元Logistic回归模型，用性别、年龄、BMI、是否吸烟和过往COPD病史，来计算人员患癌症的概率。

在回归设置界面中，设置因变量为cancer，在块中加入除了cancer以外的其他指标，最后在方法中选择“向前：LR”方法，具体设置如图3。

又因为在本组数据中，COPD是多分类变量，而不是简单的二分类，我们将COPD的程度，使用0到4进行表示，分别表示无、轻度、中度、重度。

因此我们需要点击上图3右侧的“分类”，自定义分类变量。在分类协变量中选择COPD，然后选择参考类别为“第一个”，点击“继续”。