Блог

Главная - Вопросы по программированию - Анализ данных в SPSS с использованием ROC-кривой для категориальных переменных (номинальных)

Анализ данных в SPSS с использованием ROC-кривой для категориальных переменных (номинальных)

#spss #roc

#spss #ОКР

Вопрос:

Я использую SPSS v25 для построения ROC. У меня есть набор данных со следующими данными:

 Case# Dosage  Result
1       DosagA  healthy
2       DosagA  sick
3       DosagB  sick
4       DosageC healthy
....

Для анализа с использованием ROC я закодировал результат как:
Healty = 1, sick = 0

 Case# Dosage  Result
1       DosagA  1
2       DosagA  0
2       DosagB  0
4       DosageC 1
....

При попытке построить ROC с помощью: Тестовая переменная = результат, переменная состояния = Дозировка

Я получаю сообщение об ошибке:

Строковые переменные не допускаются в списке

Должен ли я кодировать дозировку числовыми значениями, такими как:

 Case# Dosage  Result
1       1  1
2       1  0
2       2  0
4       3  1
...

Или
Каково наилучшее решение для ROC-кривой с использованием категориальных переменных (номинальных)?

Комментарии:

1. просто чтобы убедиться — после перекодирования переменной, подобной result «0», «1», вы понимаете, что это все еще строковая переменная, вам нужно изменить ее на числовую переменную? Если вы этого не сделали, вы можете использовать это: alter type Result (f1).

2. Результирующая переменная является числовой, а дозировка — строковой.

3. Перекрестная публикация обычно считается нарушением этикета и не рекомендуется на этом сайте stats.stackexchange.com/q/491314/36682

4. @Calimo, вопрос удален на другом сайте.

Ответ №1:

Прогноз должен быть числовым. Кривая ROC дает зависимость чувствительности от 1 — специфичности для разных точек отсечения для предиктора, будь то один предиктор или оценка, основанная на чем-то вроде логистической регрессии.