{"id":805,"date":"2023-07-28T16:49:41","date_gmt":"2023-07-28T16:49:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-felskurve\/"},"modified":"2023-07-28T16:49:41","modified_gmt":"2023-07-28T16:49:41","slug":"spss-felskurve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-felskurve\/","title":{"rendered":"So erstellen und interpretieren sie eine roc-kurve in spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/logistische-regression-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Die logistische Regression<\/a> <span style=\"color: #000000;\">ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. Um zu bewerten, wie gut ein logistisches Regressionsmodell zu einem Datensatz passt, k\u00f6nnen wir uns die folgenden zwei Metriken ansehen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivit\u00e4t:<\/strong> Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein positives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich positiv ist.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Spezifit\u00e4t:<\/strong> Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell ein negatives Ergebnis f\u00fcr eine Beobachtung vorhersagt, obwohl das Ergebnis tats\u00e4chlich negativ ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine einfache M\u00f6glichkeit, diese beiden Metriken zu visualisieren, besteht darin, eine <strong>ROC-Kurve<\/strong> zu erstellen, bei der es sich um ein Diagramm handelt, das die Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t eines logistischen Regressionsmodells anzeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie in SPSS eine ROC-Kurve erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Beispiel: ROC-Kurve in SPSS<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz, der zeigt, ob ein Basketballspieler in die NBA gedraftet wurde oder nicht (0 = nein, 1 = ja) sowie seinen Punktedurchschnitt pro Spiel im College:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8913 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss1.png\" alt=\"\" width=\"337\" height=\"455\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um eine ROC-Kurve f\u00fcr diesen Datensatz zu erstellen, klicken Sie auf die Registerkarte <strong>\u201eAnalysieren<\/strong> \u201c, dann <strong>auf \u201eKlassifizieren<\/strong> \u201c und dann auf <strong>\u201eROC-Kurve\u201c<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-8914 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss2.png\" alt=\"\" width=\"491\" height=\"476\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ziehen Sie im neuen Fenster, das erscheint, die <strong>Entwurfsvariable<\/strong> in den Bereich mit der Bezeichnung \u201eStatusvariable\u201c. Setzen Sie den Wert der Statusvariablen auf <strong>1<\/strong> . (Dies ist der Wert, der angibt, dass ein Spieler gedraftet wurde). Ziehen Sie die <strong>Variablenpunkte<\/strong> in den Bereich mit der Bezeichnung \u201eTestvariable\u201c.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aktivieren Sie die Kontrollk\u00e4stchen neben <strong>Mit diagonaler Referenzlinie<\/strong> und <strong>ROC-Kurvenpunktkoordinaten<\/strong> . Klicken Sie dann auf <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8915 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss3.png\" alt=\"\" width=\"434\" height=\"329\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zusammenfassung der Dateiverarbeitung:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In dieser Tabelle wird die Gesamtzahl der positiven und negativen F\u00e4lle im Datensatz angezeigt. In diesem Beispiel wurden 8 Spieler gedraftet (positives Ergebnis) und 6 Spieler wurden nicht gedraftet (negatives Ergebnis):<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8916 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss4.png\" alt=\"Interpretation der ROC-Kurve in SPSS\" width=\"184\" height=\"296\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ROC-Kurve:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve ist ein Diagramm der Sensitivit\u00e4tswerte gegen\u00fcber der Spezifit\u00e4t 1, wenn sich der Schwellenwert von 0 auf 1 \u00e4ndert:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8917 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss5.png\" alt=\"ROC-Kurve in SPSS\" width=\"392\" height=\"436\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ein Modell mit hoher Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t weist eine ROC-Kurve auf, die in die obere linke Ecke des Diagramms passt. Ein Modell mit geringer Sensitivit\u00e4t und geringer Spezifit\u00e4t weist eine Kurve nahe der 45-Grad-Diagonale auf.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass die ROC-Kurve (die blaue Linie) in diesem Beispiel die obere linke Ecke des Diagramms umschlie\u00dft, was darauf hindeutet, dass das Modell anhand ihrer durchschnittlichen Punkte pro Spiel gut vorhersagen kann, ob Spieler gedraftet werden oder nicht . .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Fl\u00e4che unter der Kurve:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Fl\u00e4che unter der Kurve gibt uns eine Vorstellung von der F\u00e4higkeit des Modells, zwischen positiven und negativen Ergebnissen zu unterscheiden. Die AUC kann zwischen 0 und 1 liegen. Je h\u00f6her die AUC, desto besser kann das Modell die Ergebnisse korrekt klassifizieren.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8918 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss6.png\" alt=\"AUC auf ROC-Kurve in SPSS\" width=\"189\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass die AUC f\u00fcr dieses spezielle logistische Regressionsmodell <strong>0,948<\/strong> betr\u00e4gt, was extrem hoch ist. Dies weist darauf hin, dass das Modell gut vorhersagen kann, ob ein Spieler gedraftet wird oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Koordinaten der Kurve:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese letzte Tabelle zeigt die Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t 1 der ROC-Kurve f\u00fcr verschiedene Schwellenwerte.<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8919 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss7.png\" alt=\"Interpretieren von Kurvenkoordinaten in der logistischen Regression in SPSS\" width=\"283\" height=\"376\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zum Beispiel:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir einen Schwellenwert von <strong>8,50<\/strong> zulassen, bedeutet dies, dass wir davon ausgehen, dass jeder Spieler, der weniger als 8,50 Punkte pro Spiel erzielt, nicht gedraftet wird, und dass jeder Spieler, der mehr als 8,50 Punkte pro Spiel erzielt, gedraftet wird.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir dies als Schwellenwert verwenden, w\u00e4re unsere <strong>Sensitivit\u00e4t<\/strong> 100 % (da jeder Spieler, der weniger als 8,50 Punkte pro Spiel erzielte, tats\u00e4chlich nicht gedraftet wurde) und unsere <strong>Spezifit\u00e4t 1<\/strong> w\u00e4re <strong>66,7 %<\/strong> (da 8 von 12 Spielern mehr als 8,50 Punkte erzielten). pro Spiel wurden gedraftet).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In der obigen Tabelle k\u00f6nnen wir die Sensitivit\u00e4t und Spezifit\u00e4t 1 f\u00fcr jeden potenziellen Schwellenwert sehen.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die logistische Regression ist eine statistische Methode, die wir verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen, wenn die Antwortvariable bin\u00e4r ist. 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