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1. ROC 曲线原理及意义
·受试者工作特征曲线：(receiver operating characteristic curve，ROC 曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。
·ROC 分析：一般分为自变量和因变量；自变量（检验项目）一般为连续性变量，因变量（金标准）一般为二分类变量。
·ROC 曲线图片：采用真阳性率和假阳性率出图；Y：真阳性率 (Sen) ，X：假阳性率 (1－Spe) ；坐标轴上的率值由 0~1。
·ROC 主要作用：判断指标对疾病的诊断作用； ROC 曲线下面积 (AUC) 越大，诊断价值越高（灵敏度、特异度）。
2. 实例分析
现有经过金标准诊断的18名正常人及18名患者的某项指标检验结果，尝试绘制ROC曲线。
3. 选择所需图表样式
打开GraphPad prism软件，选择左侧 New Table & Graph 中的Column 选项。
点击选择右侧 Enter/import data 项中的Ener replicate values,stacked into columns选项 。
4.输入数据，完善表格
输入数据组别以及各组所有的样本数据。
5.输出结果
点击页面左侧的Results，选择Column analyses项中的ROC Curve项，点击OK后，将New graph下的三项全部勾选上，再次点击OK。
6.结果出图
①点击左侧目录树中的Graphs 项，选择 ROC curve 项。
②点击菜单栏中 Change 模块中的第一行第三个图标，编辑线条；点击第一行第二个图标，编辑横纵坐标轴起始值。
7.图表自定义
编辑线条：点击选择需要改动的线条；对线条颜色，线条上点的大小，作出调整。
最后点击OK。
出图结果如下：
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