Graphpad绘制受试者工作特征（ROC）曲线教程

Graphpad绘制ROC曲线

在生物标志物模型分析中，还有一种常见的分析为受试者工作特征（ROC）曲线分析。如下图所示，ROC曲线也是这类文献中常见的分析图，结合临床数据，可以验证某个基因或模型作为疾病诊断和预后标志物。

那么如何使用Graphpad绘制ROC曲线呢？我们就以下图为例，来一步步演示吧。

1  数据准备

绘制ROC曲线需要生存状态、基因表达量，将数据整理成表格。示例文件 示例数据.xlsx 所示。

（1）patient：患者编号；（2）status：生存状态，其中0表示存活，1表示死亡；（3）expression：基因的表达量（或模型的风险评分）。

2  使用Graphpad进行ROC分析

接下来，打开 Graphpad ，选择 Column ，点击 Create 。

将Excel中ROC中的数据复制到Graphpad中。

点击 Analysis 中的 Analyze ，在 Column analysis 中选择 ROC Curve ，点击OK。

在 Parameters:ROC Curve 中选中 Line of identity （是否绘制参考线，AUC=0.5），点击 OK 。

点击 Results 中 ROC of Data 1 中的 Area ，其中 Area under the ROC curve 下的 Area 值就是我们需要的AUC值。

3  绘制ROC曲线

点击 Graphs 中的 ROC curve: ROC of Data 1 。

双击坐标轴，修改相关参数。点击 Frame and Origin ，在 Size 中选择 Square （长宽相等），同时修改 Width 和 Height 。在 Frame style 中选择 Plain Frame （加边框）。

点击 X axis ，取消选择 Automatically determine the range and interval 。修改 Minimum （x轴最小值）、 Maximum （x轴最大值）和 Major ticks interval （坐标间隔）。点击 Left Y axis ，修改相同参数。

双击绘图区域，在 Data set 中选择 ROC of Data 1:ROC curve: Sensitivity% ，取消选择 Show symbols （显示关键点）、 C olor （颜色）、 Style （类型改成折线）、 Show legend （图例）等参数；将 Data set 修改成 ROC of Data 1:ROC curve:Indentity% ，修改相同的参数。

修改x轴和y轴标题，并将图例调整到合适的位置，ROC图就绘制完成了。

结果还是非常漂亮的对不对？

将roc曲线0.0刻度变一个圆的方法如下:

1、首先录入数据：在这里，序号1代表击中，0代表虚报，后面“频数”列对应的分别是先定概率在0.2/0.5/0.8情况下击中和虚报的频数；

2、其次对频数加权打开“分析”，最下方会出现“ROC曲线”，打开将“频数”拖入检验变量一栏，“序号”拖入状态变量一栏；

3、状态变量的值设置为“1”；

4、点选“ROC曲线”“对角参考线”“ROC曲线的坐标点”三个选项，确定；

5、随后会出现这个原始的ROC曲线。

在 SPSS 中，可以通过以下步骤来改变 ROC 曲线的颜色和线条形式：

1. 首先，绘制 ROC 曲线。在“菜单栏”中选择“图形(Graphs)” ->“ROC 图(Roc Curve)”，然后按照对话框的指示输入变量。

2. 绘制出 ROC 曲线之后，双击曲线上的任意位置，打开“曲线编辑器(Curve Editor)”对话框。

3. 在“曲线编辑器”中，可以看到有许多选项，用于调整 ROC 曲线的颜色和线条形式。例如，可以选择不同的颜色和线型，进一步美化图形。

4. 若要改变曲线的颜色，请单击“Line Color”选项卡，然后选择所需的颜色。

5. 如果要改变线条类型（如实线、虚线等），请单击“Line Style”选项卡，在“线型”下拉菜单中选择所需的线型。

6. 最后，点击“确定”保存所有更改，并将更改后的 ROC 曲线导出为所需的格式。

总之，通过使用“曲线编辑器”对话框，我们可以轻松地自定义 ROC 曲线的颜色和线条形式。

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