約登指數

⑴ 約登指數要保留幾位小數 約登指數要保留幾位小數在線等急!

這應該是沒有必然要求的吧
約登指數即正確診斷指數
一般這樣的數據
都是習慣保留三位小數的
如果有更高要求
再精細一些也有可能

⑵ ROC曲線如何確定診斷臨界值

有診斷指標，診斷結果，SPSS可直接做出ROC曲線，不需要自己計算1-spe和sen的。 不同版本的ROC曲線的位置不一樣，找找分析或作圖兩個菜單可以找到ROC曲線這個命令的。

ROC曲線最靠近左上方那個點的臨界值為最佳臨界值。一般統計軟體會提供一個所有臨界值的表，每一個臨界值對應不同的靈敏度和特異度，再計算約登指數最大點對應的臨界值，即最終結果。

(2)約登指數擴展閱讀

ROC曲線的特性

（1）β值的改變獨立於d』的變化，考察β值變化對P(y/SN)和P(y/N)的影響時發現：當β接近0時，擊中概率幾乎為0，即信號全當成噪音接受；當β接近無窮大時，虛驚概率幾乎為0，即噪音全當成信號接受；而當β從接近0向無窮大漸變的過程中，將形成一條完整地ROC曲線。

曲線在某一處達到最佳的標准βOPT 。

（2）ROC曲線的曲率反應敏感性指標d』：對角線，代表P(y/SN)=P(y/N)，即被試者的辨別力d』為0，ROC曲線離這條線愈遠，表示被試者辨別力愈強，d』的值當然就愈大。由上可知，d』的變化使ROC曲線形成一個曲線簇，而β的變化體現·在這一曲線簇中的某一條曲線上不同點的變化。

此外，如果將ROC曲線的坐標軸變為Z分數坐標，我們將看到ROC曲線從曲線形態變為直線形態。這種坐標變換可以用來驗證信號檢測論一個重要假設，即方差齊性假設。

（3）補充特性：

對於一條特定的ROC曲線來說，d』是恆定的，所以也叫等感受性曲線。

對角線代表辨別力等於0的一條線，也叫純機遇線。

ROC曲線離純機遇線越遠，表明被試的辨別力越強。

辨別力不同的被試的ROC曲線也不同。

⑶ 為什麼靈敏度越高，陰性預測值越大

別看上邊那個了，看我的吧！！
1,用數字解釋…因為金標准診斷的病例數a+c是個固定值，非病例數b+d也是固定值，如果敏感性越高，即a越大，c越小。又因為陰性預測值=d/（c+d），而果敏感性越高，c越小。c越小，則d不變時，陰性預測值=d/（c+d）變大。同理得陰性預測值的變化情況。
2，用文字理解…因為在篩查試驗的靈敏度愈高，假陰性率就愈低，篩查試驗陰性者真正是非患者的可能性就愈大。

⑷ roc曲線的約登指數相等選取哪個

Logistic回歸主要分為三類，一種是因變數為二分類得logistic回歸，這種回歸叫做二項logistic回歸，一種是因變數為無序多分類得logistic回歸，比如傾向於選擇哪種產品，這種回歸叫做多項logistic回歸。還有一種是因變數為有序多分類的logistic回歸，比如病重的程度是高，中，低呀等等，這種回歸也叫累積logistic回歸，或者序次logistic回歸。
二值logistic回歸：

選擇分析——回歸——二元logistic，打開主面板，因變數勾選你的二分類變數，這個沒有什麼疑問，然後看下邊寫著一個協變數。有沒有很奇怪什麼叫做協變數？在二元logistic回歸里邊可以認為協變數類似於自變數，或者就是自變數。把你的自變數選到協變數的框框里邊。

細心的朋友會發現，在指向協變數的那個箭頭下邊，還有一個小小的按鈕，標著a*b，這個按鈕的作用是用來選擇交互項的。我們知道，有時候兩個變數合在一起會產生新的效應，比如年齡和結婚次數綜合在一起，會對健康程度有一個新的影響，這時候，我們就認為兩者有交互效應。那麼我們為了模型的准確，就把這個交互效應也選到模型里去。我們在右邊的那個框框里選擇變數a，按住ctrl，在選擇變數b，那麼我們就同時選住這兩個變數了，然後點那個a*b的按鈕，這樣，一個新的名字很長的變數就出現在協變數的框框里了，就是我們的交互作用的變數。

然後在下邊有一個方法的下拉菜單。默認的是進入，就是強迫所有選擇的變數都進入到模型里邊。除去進入法以外，還有三種向前法，三種向後法。一般默認進入就可以了，如果做出來的模型有變數的p值不合格，就用其他方法在做。再下邊的選擇變數則是用來選擇你的個案的。一般也不用管它。

選好主面板以後，單擊分類（右上角），打開分類對話框。在這個對話框里邊，左邊的協變數的框框里邊有你選好的自變數，右邊寫著分類協變數的框框則是空白的。你要把協變數里邊的字元型變數和分類變數選到分類協變數里邊去（系統會自動生成啞變數來方便分析，什麼事啞變數具體參照前文）。這里的字元型變數指的是用值標簽標注過得變數，不然光文字，系統也沒法給你分析啊。選好以後，分類協變數下邊還有一個更改對比的框框，我們知道，對於分類變數，spss需要有一個參照，每個分類都通過和這個參照進行比較來得到結果，更改對比這個框框就是用來選擇參照的。默認的對比是指示符，也就是每個分類都和總體進行比較，除了指示符以外還有簡單，差值等。這個框框不是很重要，默認就可以了。

點擊繼續。然後打開保存對話框，勾選概率，組成員，包含協方差矩陣。點擊繼續，打開選項對話框，勾選分類圖，估計值的相關性，迭代歷史，exp（B）的CI，在模型中包含常數，輸出——在每個步驟中。如果你的協變數有連續型的，或者小樣本，那還要勾選Hosmer-Lemeshow擬合度，這個擬合度表現的會較好一些。

⑸ 求助SPSS計算best cut-off方法，多謝

做ROC 曲線分析。約登指數=靈敏度-（1-特異度）最大值對應的那個檢驗值或者預測值，就可作為CUTOFF，當然，你也可以不用約登指數最大的點，看對靈敏度和特異度的要求了。

⑹ 有約登指數 怎麼確定敏感性 特異性

約登指數( Youden』s indx， YI ) ：又稱正確指數。指靈敏度與特異度之和減1 表示， 故此指數值的范圍只從0~ 1。約登指數越大， 其真實性亦越好。
計算公式：YI= [ a/( a+ c)+ d/( b+ d) ] - 1。

⑺ 什麼叫做youden指數

正確指數，也稱約登指數(Youden』s index)，是靈敏度和特異度之和減去1。指數范圍介於0-1之間。
表示篩檢方法發現真正病人與非病人的總能力。
指數越大，其真實性越高。