SPSS で ROC を実行する方法

信号検出理論は、主に信号とノイズを区別する記述的および規範的な理論に関係する数学、統計学、および心理学の理論です。この分野では、受信者動作特性 (ROC) は重要な概念です。これにより、研究者は正しい検出と誤検出をプロットすることができます。強力な統計ソフトウェアである SPSS は、研究者のデータに対してこのような曲線をプロットすることができます。

ステップ 1

データを確認して整理します。 ROC を使用するには、データが適切な形式である必要があります。少なくとも次の変数が必要です:「検出タイプ」(検出に使用されるテストまたはデバイスのリスト)、「検出されたシグナル」(1 は検出を表し、0 は検出の欠如を表します)、および「カウント」(数)各テスト/検出の組み合わせのデータポイント)。これら 3 つの変数のデータを行ではなく列に配置します。

ステップ 2

SPSS にデータを入力します。 SPSS を開き、上のメニューから [ファイル] を選択します。 [開く] を選択し、データ セットを含むファイルを選択します。

ステップ 3

ケースを「カウント」で重み付けします。 SPSS は、「カウント」のデータが単一のデータ ポイントを表すのか、データ ポイントの累積を表すのかを区別できません。したがって、「カウント」が複数のデータ ポイントを表すことを SPSS に明示的に伝える必要があります。トップメニューで「データ」を選択します。 「重量ケース」を選択すると、新しいメニューが表示されます。 [ケースの重み付け] の左側にあるボタンをクリックします。 [カウント] を強調表示し、[ケースの重み付け] の下にある矢印をクリックします。 「頻度変数」の下に「カウント」が表示されます。 [OK] をクリックします。

ステップ 4

ROC曲線を採用。トップメニューから「分析」を選択します。 「ROC 曲線」オプションを選択します。 「検出タイプ」を強調表示し、「テスト変数」の下のボックスの横にある矢印をクリックして、「検出タイプ」をこのボックスに配置します。 「検出された信号」を強調表示し、「状態変数」の下のボックスの横にある矢印をクリックして、「検出された信号」をこのボックスに配置します。 「状態変数の値」の横のボックスに「1」と入力します。 [OK] をクリックすると、ROC 曲線が表示されます。