SPSS 命令: SPSS ROC ANALYSIS
在浏览器中比较两条 ROC 曲线
ROC 分析用于检验两个 ROC 曲线下面积是否存在差异。
免费 · 无需注册 · 文件留在本机 · 更新于 2026年10月18日
能告诉你什么
Crosstabs 在你的设备上支持 SPSS 提供的两种设计：在同一批个案上测量的两个检验变量，使用 DeLong 配对检验比较；或一个检验变量在两个独立组中的比较。同时绘制精确率-召回率曲线并列出所有临界值。
- 在同一批对象上测量的两个检验的区分能力是否相同，并考虑二者之间的相关。
- 同一检验在两个亚组（如男性与女性、两家医院）中的表现是否不同。
- AUC 差值及其标准误、z 统计量和置信区间。
- 精确率如何随召回率变化；在阳性罕见时，这比 ROC 曲线更有参考价值。
适用场景
适合使用
- 以较便宜的检验替代昂贵检验，并评估区分能力是否下降。
- 检查风险模型在新人群中的区分能力是否与建模样本相当。
- 在同一验证集上比较两个分类器的评分。
改用其他方法
- 只需一个 AUC，或想并列展示最多四条曲线而不做正式检验：ROC 曲线更简单。
- 需要同时比较两个以上检验：进行两两比较并做多重性校正。
- 两个检验在不同对象上测量却按配对处理：此时 DeLong 检验无效，应使用分组变量设计。
在 Crosstabs 中如何操作
- 01
打开数据
打开每行一个个案的文件，并切换到“统计”模式。
- 02
选择 ROC 分析
在“一致性与诊断”组中选择“ROC 分析”（ROC ANALYSIS）。
- 03
设置状态与方向
选择“状态变量”“状态变量的值（阳性）”“检验方向”和“置信水平（%）”。
- 04
配对设计：两个检验变量
勾选在同一批个案上测量的两个“检验变量”，分组变量留空，即自动进行 DeLong 配对比较。
- 05
独立设计：一个检验、两个组
勾选一个“检验变量”，选择“分组变量（独立组设计，一个检验变量）”，再选择“组 1”和“组 2”。
- 06
运行
如有权重，将其声明为频数权重，然后点击“运行”。只有一个检验变量且未设分组变量时，仅输出该变量的面积。
计算示例
以下结果由 Crosstabs 引擎在构建本页时根据模拟数据实际计算得出，并非手工填写。
数据
120 名模拟患者，其中 50 人患病；每人同时接受完整实验室检测和较便宜的快速检测。两项得分共享同一患者层面的成分，因此彼此相关；患病对完整检测得分的抬升大于快速检测。固定随机种子。
| 检验结果变量 | 面积 | 标准误 | 渐近显著性 | 95% 置信区间 | Gini 指数 | K-S |
|---|---|---|---|---|---|---|
| full_test | 0.866 | 0.034 | <.001 | 0.799 – 0.934 | 0.733 | 0.623 |
| rapid_test | 0.695 | 0.048 | <.001 | 0.601 – 0.790 | 0.391 | 0.294 |
配对样本设计：标准误为 DeLong 非参数估计。零假设：真实面积 = 0.5。
| 检验结果对 | 渐近 z | 渐近显著性 | AUC 差值 | 差值标准误 | 95% 置信区间 |
|---|---|---|---|---|---|
| full_test – rapid_test | 4.016 | <.001 | 0.171 | 0.043 | 0.087 – 0.254 |
零假设：两个面积相等。
结果解读
完整检测的 AUC 为 0.866，快速检测为 0.695。由于两者在同一批患者上测量，DeLong 检验利用了二者的协方差：差值为 0.171（95% 置信区间 0.087 – 0.254），z = 4.02，p < .001。此处两个面积的协方差为正，若把两条曲线当作独立样本，会高估差值的标准误。
输出表格说明
- ROC 曲线下面积
- 每条曲线的面积、标准误、相对 0.5 的显著性、置信区间、Gini 指数和 K-S。配对设计中标准误为 DeLong 估计，否则为含结值的 Hanley-McNeil 估计。
- 配对样本 ROC 曲线下面积差
- 渐近 z、显著性、AUC 差值、利用两面积协方差计算的差值标准误及置信区间。
- 独立组 ROC 曲线下面积差
- 一个检验在两组中的同样各列；差值标准误为两个标准误平方和的平方根。
- 曲线坐标
- 每条曲线一张表，列出各临界值的灵敏度、1 − 特异度和精确率；精确率-召回率曲线即据此绘制。
前提假设与注意事项
- 配对设计：两个检验在完全相同的个案上测量，真实状态一致。
- 独立设计：两组包含不同个案，且每组都同时有阳性和阴性。
- z 检验采用大样本正态近似；阳性或阴性个案很少时 p 值只是近似值。
- 权重须声明为整数频数权重；抽样权重会使该过程停止运行。
结果如何验证
配对 DeLong 比较在含权重的 180 例参考数据上与 R pROC 1.19.1 的 roc.test 对照：两个面积一致到 1e-12，其方差与协方差一致到 1e-10，z 与 p 一致到 1e-9。独立组 z 检验组合了在“ROC 曲线”页面中已验证的 Hanley-McNeil 标准误，本身没有单独的外部参照测试。 验证证据（英文）
常见问题
为什么不直接比较两个置信区间？
在配对设计中，两个 AUC 因共享个案而正相关。即使置信区间重叠，差异仍可能显著；DeLong 检验利用协方差，检验效能更高。
能比较两个以上的检验变量吗？
面板每次只接受两个。若有三个及以上，请逐对运行并校正 p 值，例如使用 Bonferroni 法。
什么时候精确率-召回率曲线比 ROC 曲线更有用？
当阳性很少时，即使假阳性率很低，误报数量仍可能很多。精确率-召回率曲线能反映这一点，而 ROC 曲线可能看起来非常好。
两个检验的方向必须相同吗？
是的，面板对两个检验采用同一个“检验方向”。如果其中一个评分方向相反，请先将其反转（例如乘以 −1）再运行。
相关过程
用你自己的数据运行 ROC 分析
打开 .sav、CSV 或 Excel 文件。所有计算都在浏览器中完成，文件不会离开你的设备。
SPSS 是 IBM Corp. 的商标。Crosstabs 与 IBM 无关联，也未获得 IBM 认可。