yapuhh
如题,保护性因素和危险因素联合做二元logistic回归和roc曲线该怎么做?在spss上能实现吗,两者不做改变得到的预测值在二元逻辑回归有意义吗?可以直接做roc曲线吗?得到的灵敏值和特异度能直接参考吗?
毛利小五郎的徒弟
不建议直接做roc曲线,roc在截止值的特异度预测还不错,但是之外的预测率可仅供参考
loveliufudan
二元逻辑回归是一种分析二分类变量(如疾病发生与否)和一个或多个自变量(如保护性因素和危险因素)之间关系的统计方法。回归的目的是预测一个人属于某一类的概率,并通过参数估计来评估每个自变量对结果的影响。
通过做二元逻辑回归,你可以得到一个预测值,表示个体属于特定类别的概率。这个预测值在二元逻辑回归是有意义的,但是需要注意它仅是一个估计值,并不能绝对准确。
可以直接做ROC曲线(Receiver Operating Characteristic Curve),它是评估二元分类模型效果的一种有效方法。ROC曲线图形展示了分类器的诊断效果,它通过改变阈值来评估效果,使用灵敏度(sensitivity)和特异度(specificity)来评估效果。在SPSS上可以通过ROC分析功能来实现ROC曲线的绘制。
如果只关注灵敏度,可能会忽略一些重要的特异度信息;如果只关注特异度,可能会忽略一些重要的灵敏度信息。因此,在结果评估时应该同时考虑灵敏度和特异度,来评估模型的预测效果。同时,得到的灵敏度和特异度仅作为参考,在决策时还需要结合其他信息,并进行全面评估。
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