spss三次多项式模型怎么用_中华文本库
二、一元非线性回归 SPSS 求解过程: 1、Y 与 X 的二次及三次多项式拟合: 所以,二次式为: Y 三次式为: Y ? 6 . 0927 ? 0 . 7408 x ? 0 . 029...
? ln( Y ab X ) ④多项式: 2 ? a XX ? n...spss曲线估计模型一般有 ? ? ? ? ? ? Linear:...三次函数 S:s形曲线 Exponnential:指数函数 ...
暂无评价|0人阅读|0次下载|举报文档 第九章 SPSS回归分析_专业资料。SPSS回归分析...ax ? b y ? ?e ??t 三. 指数曲线回归与多项式回归 1. 2. 指数曲线...关注今日：0 | 主题：282460
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【求助】如何用SPSS做生存曲线分析
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请教各位大师如何做生存曲线分析，小弟看了教程，也没做出来，主要是不晓得如何建立数据文件，求详细步骤，谢谢
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需要将这24例一一录入SPSS中，Variable命名（定义）：Time（自试验开始至死亡时间，如果是存活的对象，则为至观察结束，单位可以是月或天），Group（1=Control，2=Study），Results（结局1=死，2=活）。运行Analyze，选择Survival，小样本，选Life Table；在左面的框里选Time进入Time，在Display Time Intervals填（0 through）12（即试验对象从开始到观察结束的最长时间，如果有超过12个月的，可把12改为15、18等等；如果录入时以天为单位，则将12改为370等）（by）1（也可以为0.5，如果是天，可改为15或30）。将左框中Resuts选入Status中，define Event...选SingleValue，填1；将左框中Group选入Factor中，DefineRange中分别填1、2；在Options选项中，在Plot项中选中Survival即位生存曲线。运行。
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女巫遇见觋 如果是观察0-24小时用药后小鼠的生存曲线，每12小时观察一次，共三组，，一组12小时死亡一只，二组三组死亡2只，每组四只小鼠的话，是否如此输入，time
224 3 2如上每次均记载该时间段所有小鼠的情况，1死亡，2 存活，为什么分析出来的数据和图都不对，分析出来的总数据是所有数据想加了，而不是四只呢，望赐教Time应当是自试验开始至死亡时间（长度），是具体的时间，比如你的实验中“小时”，而不是你自己设定的观察时间，因此不能是0，12，24.输入时要输入每一例的存活时间（小时）（Time），组别（Group），结局（Results）你的实验共三组，每组四只小鼠的话，应当总共是12例，也就是总共只需输入12个，而你实际输了31个。你只要把每个小鼠输入一次就行了，每只死亡的（5例）输入具体的存活时间，比如8小时，10小时等，结局（Results）填1，组别（Group）按实际填；所有没死的（剩余的7例）每一例时间（Time）输入24，结局（Results）填2，组别（Group）按实际填。
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需要将这24例一一录入SPSS中，Variable命名（定义）：Time（自试验开始至死亡时间，如果是存活的对象，则为至观察结束，单位可以是月或天），Group（1=Control，2=Study），Results（结局1=死，2=活）。运行Analyze，选择Survival，小样本，选Life Table；在左面的框里选Time进入Time，在Display Time Intervals填（0 through）12（即试验对象从开始到观察结束的最长时间，如果有超过12个月的，可把12改为15、18等等；如果录入时以天为单位，则将12改为370等）（by）1（也可以为0.5，如果是天，可改为15或30）。将左框中Resuts选入Status中，define Event...选SingleValue，填1；将左框中Group选入Factor中，DefineRange中分别填1、2；在Options选项中，在Plot项中选中Survival即位生存曲线。运行。
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关于丁香园我用SPSS分析了两组数据，使用曲线拟合，得到的分析结果，哪个最适合？F，df1，df2，sig是什么意思？_百度知道
我用SPSS分析了两组数据，使用曲线拟合，得到的分析结果，哪个最适合？F，df1，df2，sig是什么意思？
我有更好的答案
F的数值是对模型做的F 检验的结果。df是模型的自由度，且df1+df2=样本数，该部分对无实际意义。sig是F检验的概率值，也叫P值。
一般来说，只要F值大于设定的显著性水平的临界值，或者P值（也就是sig的值）小于显著性水平（比如0.05或0.01），就可以拒绝原假设，可以认为曲线拟合较好。基于F值的结论和P值的结论是等价的。
采纳率：80%
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。你的预测模型靠谱吗？详解区分度和校准度的SPSS操作！
基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢？这是一个我们需要去好好考量的问题。
一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这就要求预测模型不仅要有很好的区分度（Discrimination），同时还要具备良好的校准度（Calibration）。
Discrimination和Calibration是我们在评价预测模型时最常用到的一对指标，但是2015年Circ Cardiovasc Qual Outcomes杂志（影响因子：4.5）上发表的一项关注心血管疾病预测模型的系统综述发现，63%的研究报告了预测模型的Discrimination信息，但仅36%的研究报告了Calibration信息，使得预测模型的质量成为研究泛滥的重灾区。
本期内容我们就来向大家介绍一下这两个重要的指标，尤其是常常被人忽略的Calibration。
区分度(Discrimination)
介绍Calibration之前，我们先简单介绍一下Discrimination。顾名思义，一个好的疾病风险预测模型，它能够把未来发病风险高、低不同的人群正确地区分开来，预测模型通过设置一定的风险界值，高于界值判断为发病，低于界值则判断为不发病，从而正确区分个体是否会发生结局事件，这就是预测模型的区分度(Discrimination)。
评价预测模型区分能力的指标，最常用的就是大家非常熟悉的ROC曲线下面积（AUC），也叫C统计量（C-statistics）。AUC越大，说明预测模型的判别区分能力越好。一般AUC&0.6认为区分度较差，0.6-0.75认为模型有一定的区分能力，&0.75认为区分能力较好。
小咖前期已经推送过很多有关ROC的文章，需要的同学可以自行检索学习哈。(点击查看：【合集】15篇诊断试验和ROC曲线文章，从理论到操作，要啥有啥！)
校准度(Calibration)
预测模型的校准度(Calibration)，是评价一个疾病风险模型预测未来某个个体发生结局事件概率准确性的重要指标，它反映了模型预测风险与实际发生风险的一致程度，所以也可以称作为一致性。校准度好，提示预测模型的准确性高，校准度差，则模型有可能高估或低估疾病的发生风险。
在实际的应用中，通常用Hosmer-Lemeshow good of fit test（拟合优度检验）来评价预测模型的校准度。Hosmer-Lemeshow检验的基本思路如下：
1. 首先根据预测模型来计算每个个体未来发生结局事件的预测概率；
2. 根据预测概率从小到大进行排序，并按照十分位等分成10组；
3. 分别计算各组的实际观测数和模型预测数，其中模型预测数，即每个人的预测概率*人数，再求总和，这里人数即为1，最后总和就相当于每个个体预测概率的直接加和；
4. 根据每组实际观测数和模型预测数计算卡方值（自由度=8），再根据卡方分布得到对应的P值。
若所得的统计量卡方值越小，对应的P值越大，则提示预测模型的校准度越好。若检验结果显示有统计学显著性（P&0.05），则表明模型预测值和实际观测值之间存在一定的差异，模型校准度差。
区分度和校准度的SPSS操作
一、建立数据库
某研究人员拟建立一个关于冠心病患者支架介入术后再次发生MACE事件（Major Adverse Cardiovascular Events，主要心血管不良事件）的风险预测模型，并对该风险模型的预测能力进行评价。数据库格式如下图所示。
其中因变量（结局事件）为Event，自变量（影响因素）为性别（Gender）、年龄（Age）、收缩压（SBP）、吸烟（Smoking）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL）及冠脉病变Syntax评分（SYNTAX）。
二、构建预测模型
本研究利用Logistic回归构建预测模型（若研究为含有时间变量的生存数据，则可采用Cox回归模型）。Logistic回归的操作步骤对大家来说应该早就是小case了，操作方法如下：
1. Analyze → Regression → Binary Logistic Regression
2. 将因变量Event选入Dependent框中，将各个自变量选入Covariates框中
3. 点击Save，在Predicted Values下勾选Probabilities，目的是为了在数据库中新生成一个概率值，用于绘制ROC曲线和校准曲线图。
4. 点击Options，勾选Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit，用于输出Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的结果。
三、Logistic回归结果
Variable in the Equation中输出了每个影响因素的回归系数（β）、OR值、95% CI以及P值等信息。回归方程如下：
logit (p)= -8.713 - 0.899*Gender + 0.05*Age + 0.021*SBP + 0.912*Smoking + 0.438*LDL + 0.07*SYNTAX
四、模型区分度（Discrimination）
通过绘制ROC曲线，计算AUC，即C统计量来评价模型的判别区分能力。具体操作步骤为：
1. Analyze → ROC Curve
2. 将新生成的预测概率值PRE_1作为检验变量Test Variable ，将Event作为状态变量State Variable，并设定Value of State Variable为1
3. 勾选ROC Curve用于绘制ROC曲线
勾选Standard error and confidence interval用于输出AUC及其标准误和95%可信区间。
预测模型ROC曲线如下图所示，曲线下面积AUC为0.782&0.75，95% CI为0.726-0.838，提示该预测模型的区分能力较好。
五、模型校准度（Calibration）
通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价预测模型的校准能力。结果显示，Hosmer-Lemeshow χ2 =4.864，P=0.772&0.05，提示模型预测值与实际观测值之间的差异没有统计学显著性，预测模型有较好的校准能力。
同时SPSS还输出了Hosmer-Lemeshow检验列联表，表中将每个研究对象的预测概率从小到大进行排序，并按照十分位分成10组，分别列出了每一组实际观测值（Observed）和模型预测值（Expected），从而可以在每一个分组下进行直观的比较，来帮助判断模型的校准能力。
六、模型校准图形（Calibration Plot）
既然在评价预测模型区分度的时候，结果可以通过绘制ROC曲线进行可视化，那么对于预测模型的校准度，我们也同样可以绘制校准图使结果可视化。
我们在文献中常常可以看到，校准图的绘制一般有三种形式，大家可以利用上面SPSS输出的Hosmer-Lemeshow检验列联表的结果，将其复制到Excel中（以下图形均以Excel 2013版为例），跟着小咖一起来绘制校准图形。
根据实际观测值（Observed）和模型预测值（Expected）绘制散点图，并拟合线性趋势线，即可得到校准曲线，如下图所示的蓝线。而红线为标准曲线（y=x），表示预测数和实际观测数完全一样。若蓝色的校准曲线和红色的标准曲线越接近，则提示模型的校准能力越好。
将每个研究对象的预测概率从小到大进行排序，并按照十分位分成10组，以条图的形式来表示每组实际观测值和模型预测值的大小，这样能够更加直观的展示在每一组内，实际观测值和模型预测值之间的差别，以此来帮助判断模型更为准确的预测区间。
线图的表达方式和条形图类似，同样也是按照预测概率的十分位分成10组，以坐标点的形式来表示每组实际观测值和模型预测值的大小，并用平滑的线段依次连接起来。它不仅可以直观的展示每一组内实际观测值和模型预测值之间的差别，同时也能从整体上来判断模型的校准能力。模型预测曲线与实际观测曲线越接近，则可提示模型的校准能力越好。
Discrimination和Calibration是评价预测模型效能的两个重要指标，但比较容易混淆，最后再和大家总结一下：
1. Discrimination区分度，就是在模型的预测值中，看是否能够找到一个截点，使得把患者和非患者正确区分开来。如果区分的越开，且与实际情况越吻合，则提示模型的区分度越好。
2. Calibration校准度，就是评价模型预测值的大小和结局事件发生概率的大小是否一致。如果模型的预测值与结局实际发生概率越接近，则提示模型的校准度就越好。
3. 风险预测模型的Discrimination和Calibration并不一定都是同方向的。
如图A，模型的Discrimination很好，能够根据发病风险将不同的研究对象明显的区分开来，但是Calibration较差，预测值偏离校准曲线很远，与实际情况不符。
图B，模型的Calibration很好，预测值都集中在校准曲线上，预测较为准确，但是Discrimination较差，研究对象的患病风险都比较接近，无法将其明显的区分开来。
图C，模型的Discrimination和Calibration都很好，不仅能够把不同风险的患者明显的区分开来，而且预测值都集中在校准曲线上，预测结果较为准确。
图D，是最为理想的模型，能够准确预测研究对象是否患者，发病风险为0或100%。
4. 对于一个疾病预测模型，在利用Discrimination和Calibration进行评价时，我们首先需要考虑的是模型的区分能力Discrimination，如果模型的区分度较差，不能正确的将不同风险的人群区分开来，那么它就不是一个合格的预测模型，失去了临床的应用价值，再继续评价Calibration也没有太大的意义了。
所以，如果你对自己建立的疾病风险预测模型有足够的信心，那么不妨也计算一下模型的Discrimination和Calibration，相信一定会得到更多同行的认可。
参考文献：
[1] Circ Cardiovasc Qual Outcomes. ):368-75
[2] JAMA. ):
（想要及时获得更多内容可关注“医咖会”微信公众号：传播研究进展，探讨临床研究设计与医学统计学方法）
责任编辑：
声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供信息存储空间服务。
今日搜狐热点请问这张图显示的检测模型拟合效果是用spss做出来的吗？如果是，请问是怎么做的？_百度知道
请问这张图显示的检测模型拟合效果是用spss做出来的吗？如果是，请问是怎么做的？
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这是用二项logistic回归做出来的分类表
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