{"id":807,"date":"2023-07-28T16:49:41","date_gmt":"2023-07-28T16:49:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/"},"modified":"2023-07-28T16:49:41","modified_gmt":"2023-07-28T16:49:41","slug":"spss-rotscurve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/","title":{"rendered":"Hoe u een roc-curve in spss kunt maken en interpreteren"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><a href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/logistische-regressie-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Logistische regressie<\/a> <span style=\"color: #000000;\">is een statistische methode die we gebruiken om een regressiemodel te fitten wanneer de responsvariabele binair is. Om te evalueren hoe goed een logistisch regressiemodel bij een dataset past, kunnen we naar de volgende twee statistieken kijken:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gevoeligheid:<\/strong> waarschijnlijkheid dat het model een positief resultaat voorspelt voor een waarneming terwijl het resultaat daadwerkelijk positief is.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specificiteit:<\/strong> de kans dat het model een negatief resultaat voorspelt voor een waarneming terwijl het resultaat feitelijk negatief is.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een eenvoudige manier om deze twee statistieken te visualiseren is door een <strong>ROC-curve<\/strong> te maken, een grafiek die de gevoeligheid en specificiteit van een logistisch regressiemodel weergeeft.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u een ROC-curve in SPSS maakt en interpreteert.<\/span><\/p>\n<h3> <strong>Voorbeeld: ROC-curve in SPSS<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Laten we zeggen dat we de volgende dataset hebben die laat zien of een basketbalspeler wel of niet is opgeroepen voor de NBA (0 = nee, 1 = ja) en zijn gemiddelde punten per wedstrijd op de universiteit:<\/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=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Om een ROC-curve voor deze gegevensset te maken, klikt u op het tabblad <strong>Analyseren<\/strong> , vervolgens <strong>op Classificeren<\/strong> en vervolgens <strong>op ROC-curve<\/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=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In het nieuwe venster dat verschijnt, sleept u de <strong>conceptvariabele<\/strong> naar het gebied met de naam Staatsvariabele. Stel de waarde van de statusvariabele in op <strong>1<\/strong> . (Dit is de waarde die aangeeft dat een speler is opgeroepen). Sleep de variabele <strong>punten<\/strong> naar het gebied met de naam Testvariabele.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Vink de vakjes aan naast <strong>Met diagonale referentielijn<\/strong> en <strong>ROC-curvepuntco\u00f6rdinaten<\/strong> . Klik vervolgens op <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=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zo interpreteert u het resultaat:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Samenvatting van bestandsverwerking:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Deze tabel toont het totale aantal positieve en negatieve gevallen in de dataset. In dit voorbeeld zijn 8 spelers opgeroepen (positief resultaat) en 6 spelers niet opgesteld (negatief resultaat):<\/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=\"Interpretatie van de ROC-curve in SPSS\" width=\"184\" height=\"296\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ROC-curve:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">De Receiver Operating Characteristic (ROC)-curve is een grafiek van gevoeligheidswaarden versus specificiteit 1 terwijl de drempelwaarde verandert van 0 naar 1:<\/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-curve in SPSS\" width=\"392\" height=\"436\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Een model met hoge gevoeligheid en specificiteit heeft een ROC-curve die in de linkerbovenhoek van de grafiek past. Een model met een lage gevoeligheid en lage specificiteit zal een curve hebben die dichtbij de diagonaal van 45 graden ligt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen zien dat de ROC-curve (de blauwe lijn) in dit voorbeeld de linkerbovenhoek van de plot omhelst, wat aangeeft dat het model goed presteert in het voorspellen van spelers of ze wel of niet zullen worden opgeroepen, op basis van hun gemiddelde punten per spel. . .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Oppervlakte onder de curve:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Het gebied onder de curve geeft ons een idee van het vermogen van het model om onderscheid te maken tussen positieve en negatieve uitkomsten. De AUC kan vari\u00ebren van 0 tot 1. Hoe hoger de AUC, hoe beter het model de resultaten correct classificeert.<\/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 op ROC-curve in SPSS\" width=\"189\" height=\"252\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">We kunnen zien dat de AUC voor dit specifieke logistische regressiemodel <strong>0,948<\/strong> is, wat extreem hoog is. Dit geeft aan dat het model goed kan voorspellen of een speler wordt opgeroepen of niet.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Co\u00f6rdinaten van de curve:<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Deze laatste tabel toont de gevoeligheid en specificiteit 1 van de ROC-curve voor verschillende drempels.<\/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=\"Curveco\u00f6rdinaten interpreteren bij logistische regressie in SPSS\" width=\"283\" height=\"376\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Bijvoorbeeld:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als we toestaan dat de drempel <strong>8,50<\/strong> is, betekent dit dat we verwachten dat elke speler die minder dan 8,50 punten per spel scoort, niet wordt opgeroepen, en dat elke speler die meer dan 8,50 punten per spel scoort, wordt opgesteld.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als we dit als drempel gebruiken, zou onze <strong>gevoeligheid<\/strong> 100% zijn (aangezien elke speler die minder dan 8,50 punten per spel scoorde inderdaad niet werd opgesteld) en onze <strong>specificiteit 1<\/strong> <strong>66,7%<\/strong> zijn (aangezien 8 van de 12 spelers die meer dan 8,50 punten scoorden). per spel werden opgesteld).<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In de bovenstaande tabel kunnen we de gevoeligheid en specificiteit 1 voor elke potenti\u00eble drempel zien.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Logistische regressie is een statistische methode die we gebruiken om een regressiemodel te fitten wanneer de responsvariabele binair is. Om te evalueren hoe goed een logistisch regressiemodel bij een dataset past, kunnen we naar de volgende twee statistieken kijken: Gevoeligheid: waarschijnlijkheid dat het model een positief resultaat voorspelt voor een waarneming terwijl het resultaat daadwerkelijk [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-807","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Een ROC-curve maken en interpreteren in SPSS - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Een eenvoudige uitleg over het maken en interpreteren van een ROC-curve in SPSS.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Een ROC-curve maken en interpreteren in SPSS - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Een eenvoudige uitleg over het maken en interpreteren van een ROC-curve in SPSS.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T16:49:41+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr.benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"3\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/\",\"name\":\"Een ROC-curve maken en interpreteren in SPSS - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T16:49:41+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T16:49:41+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\"},\"description\":\"Een eenvoudige uitleg over het maken en interpreteren van een ROC-curve in SPSS.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Thuis\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Hoe u een roc-curve in spss kunt maken en interpreteren\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Uw gids voor statistische competentie\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219\",\"name\":\"Dr.benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr.benjamin anderson\"},\"description\":\"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/nl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Een ROC-curve maken en interpreteren in SPSS - Statorials","description":"Een eenvoudige uitleg over het maken en interpreteren van een ROC-curve in SPSS.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Een ROC-curve maken en interpreteren in SPSS - Statorials","og_description":"Een eenvoudige uitleg over het maken en interpreteren van een ROC-curve in SPSS.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-28T16:49:41+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rocspss1.png"}],"author":"Dr.benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Dr.benjamin anderson","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"3\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/","name":"Een ROC-curve maken en interpreteren in SPSS - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website"},"datePublished":"2023-07-28T16:49:41+00:00","dateModified":"2023-07-28T16:49:41+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219"},"description":"Een eenvoudige uitleg over het maken en interpreteren van een ROC-curve in SPSS.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/spss-rotscurve\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Thuis","item":"https:\/\/statorials.org\/nl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Hoe u een roc-curve in spss kunt maken en interpreteren"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/nl\/","name":"Statorials","description":"Uw gids voor statistische competentie","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/nl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/d4b8842173cca1bb62cdec41860e4219","name":"Dr.benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/statorials.org\/nl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/nl\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Dr.benjamin anderson"},"description":"Ik ben Benjamin, een gepensioneerde hoogleraar statistiek die nu een toegewijde Statorials-lesgever is. Ik heb uitgebreide ervaring en expertise op het gebied van statistiek en ik ben vastbesloten om mijn kennis te delen met studenten via Statorials. Lees verder","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/nl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/807","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=807"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/807\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=807"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=807"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=807"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}