ROC 分析

ROC ANALYSIS は、Statistics Base Edition で使用できます。

ROC ANALYSIS (診断テスト結果の範囲全体にわたってしきい値を変化させて) 感度を分類検査の (1 - 特異度) に対してプロットすることにより、モデル予測の正確度を評価します。 所定の ROC 曲線 (AUC) の下の全領域では、(ケース・グループからランダムに選択された被験者と、対照群からランダムに選択された被験者について) 検定変数が観測されたときに予測が正しい順序になる確率を表す重要な統計量が定式化されます。 ROC 分析は、1 つの AUC、適合率-再現率 (PR) 曲線に関する推論をサポートし、独立グループまたは対応のある被験者から生成された 2 つの ROC 曲線を比較するオプションが用意されています。

ROC ANALYSIS varList BY varName({varvalue} {'varvalue'})
     [ /MISSING
          [ USERMISSING = {EXCLUDE**} {INCLUDE} ] ]
     [ /CRITERIA
          [ CUTOFF = {INCLUDE**} {EXCLUDE} ]
          [ TESTPOS = {LARGE**} {SMALL} ] 
          [ CI = {95**} {value} ]
          [ DISTRIBUTION = {FREE**} {NEGEXPO} ] ]
     [ /DESIGN
          [ PAIR = {FALSE**} {TRUE} ]
          [ GROUP = groupVarName ]
          [ SELECT = {LEVEL(value1/string1 value2/string2)} {MIDPOINT} {CUTPOINT(value)} ] ]
     [ /PLOT
          [ CURVE = {ROC**[(REFERENCE)] [PR]} {NONE} ]
          [ PR_INTERPOLATE = {TP**} {FP} ]
          [ MODELQUALITY = {FALSE**} {TRUE} ] ]
     [ /PRINT
          [ SE = {FALSE**} {TRUE} ]
          [ COORDINATES = [ROC[(YOUDEN)] [PR] ] ]
          [ CLASSIFIER ={FALSE**}{TRUE}]

** サブコマンドが省略された場合はデフォルト。

古い ROC 曲線プロシージャーは、単一の ROC 曲線に関する統計的推論をサポートします。 これは、新しい ROC 分析プロシージャーによってリカバリーすることもできます。 さらに、新しい ROC 分析プロシージャは、独立グループまたは対応のある被験者から生成された 2 つの ROC 曲線を比較できます。

このコマンドは、アクティブなデータ・セットを読み取り、保留中のコマンドを実行します。 詳しくは、トピック「 コマンドの順序 」を参照してください。

ROC ANALYSIS コマンドのシンタックスは、 「ROC 分析」 ダイアログから生成できます。

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