MedCalc是一款用于生物医学研究的统计软件，它可以分析各种系统性能曲线，具有丰富的功能集、高级的图形类型和模块。当某疾病诊断的金标准价格较贵，医生需使用ROC曲线评估该指标的诊断价值，并找到最佳诊断界值（cut-off值）。本文将介绍Medcalc如何绘制ROC曲线，有需要的小伙伴一起来看看吧！
变量介绍：
testb 一种连续性指标，为数值变量；
disease 经金标准判断的疾病状态，1为有病，0为无病。
软件操作
1、数据导入Medcalc
把数据从Excel中复制到Medcalc软件。
2、ROC分析
点击Statistics，选择ROC curves，接着选择ROC curve analysis。
3、ROC分析变量设置
在ROC curve analysis对话框中，Variable框中选择testb，Classification variable框中选择disease，其他默认即可，最后点击OK。
4、结果解读
下表给出了总样本量、disease=0组的频数（百分比）、disease=1组的频数（百分比）
下表给出了ROC分析的结果，ROC曲线下面积AUC=0.798，95%可信区间为0.735-0.851，z值=9.546，p值<0.0001.
曲线下面积AUC评价指标诊断价值的高低，取值在0.5-1之间。当AUC＞0.5时，AUC越接近于1，说明诊断价值越高： AUC在0.5-0.7时，诊断价值较低； AUC在0.7-0.9时，有一定诊断价值； AUC在0.9以上时，诊断价值较高。当AUC＝0.5时，说明诊断方法无诊断价值。
下表给出了最佳cut-off值为>5.3，此时Youden指数最大为0.4637，灵敏度为83.00%，特异度为63.37%。
下图是ROC曲线图，并标注了AUC和p值。
5、图片导出方法
方法一：复制粘贴
单击鼠标右键，选择copy graph，然后粘贴进word或ppt中。
方法二：使用虚拟打印机存成PDF
选中ROC curve图，点击打印机图片，然后点击Select，选择Adobe PDF，点击确定即可，之后再AI中进行简单编辑就可以使用了。
知识拓展
ROC曲线是诊断试验最常用的方法之一，要求诊断指标为数值变量或者等级变量，金标准一般为二分类变量。
建议使用Medcalc软件进行ROC分析，与SPSS软件和Graphpad相比，更为方便快捷，且结果最全。
以上就是Medcalc快速绘制ROC曲线的方法介绍，希望能够帮助到你。更多软件教程尽在本站！
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