今天我们来讲一下如何用SPSS和Medcalc来绘制ROC曲线，并找到截断值。

假设某实验室人员选用一种新方法对同一批患者进行了诊断，患者的真实状态已知。actual代表真实患病状态，即以金标准（如病理诊断）判断是否患病的结果，其中1代表患病，0代表不患病；assay1代表一种新检验方法测量的结果。

1. 选择Analyze→ROC Curve…

2. 主对话框设置：将已知的疾病情况actual送入State Variable框中，assay1送入Test Variable中，并在Value of State Variable框中填1（即代表患病状态），在Display中选择所有，其中Coordinate points of the ROC Curve会给出曲线上的坐标点→OK。

3. 结果

(1) ROC曲线

(2) ROC曲线下面积：从Area Under the Curve的结果可知，assay1的ROC曲线下面积为0.856（95%置信区间：0.825-0.886，P<0.001）。

(3) ROC曲线上的坐标点：如下图所示，我们可以根据Coordinates of the Curve的结果可以得到一系列灵敏度和1-特异度的值。

要想获得截断值，就是最接近左上角（0,1.0）的点所对应的坐标点，我们可以将这两列值复制到Excel表中，根据正确指数最大选出最佳临界点。

正确指数又称约登指数（Youden’s index），表示检验方法发现真正病人与非病人的总能力，是灵敏度与特异度之和减去1，即约登指数=灵敏度+特异度-1，在Excel中，用灵敏度-（1-特异度）得到的就是约登指数，对相减的结果进行排序，可以得到正确指数的最大值，即最佳临界点。

操作：将数据复制到excel中，计算灵敏度-（1-特异度），选中D列，进行降序排列，得到约登指数的最大值约为0.5631，对应的灵敏度≈90.2%，特异度≈（1-0.338）=66.2%。

1. 数据录入：Medcalc的界面与SPSS相似，但是没有变量视图。我们可以将SPSS中的数据直接复制到Medcalc中，在最上面一行填写变量名称；另外，如果原始数据在Excel中，可以用Medcalc直接打开Excel文件。

2. 在标签栏中选择Statistics——ROC curves——ROC curve analysis…

3. 主对话框设置：在Variable一栏中选择我们研究的变量（也就是assay1），Classification variable一栏中选择诊断结局（actual），其他可以按原始设置→OK。

4. 结果

我们可以直接得到ROC曲线以及诊断试验的最佳诊断标准，即截断点。该截断点的灵敏度和特异度如图所示，灵敏度为90.2%，特异度为66.2%，与上面我们用Excel计算的结果一致。相比之下，Medcalc软件直接给出最佳截断点，比SPSS更加方便快捷。

另外，Medcalc给出了诊断试验的样本量、ROC曲线下面积和约登指数，可以看到ROC曲线下面积为0.856（95%置信区间：0.827-0.881，P<0.0001），并给出了最佳临界点对应的约登指数，为0.5631，与我们上面计算的结果一致。此外，也给出了ROC曲线坐标点灵敏度和特异度的95%置信区间，以及阳性似然比和阴性似然比。

本文中只讲述了通过约登指数最大找截断值的方法，是比较常用的方法。然而，根据研究目的不同，选取截断值还有其他的准则，如95%灵敏度原则或95%特异度原则等，需根据实际研究目的来确定。

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