【资源】MedCalc作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。