Step 3

根据要求，将预测变量VCAN导入检验变量中，结局变量Type导入状态变量中，并将状态变量的值设置为1；随后，在输出栏中勾选相应的内容，点击“确定”，进入结果界面；

Step 4

在结果中，我们可以看到总的positive事件有375项，negative事件有32项，即存在375个肿瘤组织，32个癌旁组织。而对于ROC曲线，其曲线下面积为0.853 (0.810-0.897)，显示出该预测变量对癌和癌旁具有较好的区分效能；同时，右键“导出”即可将ROC曲线进行保存。

二、基于R软件绘制ROC曲线

1、ROC曲线的绘制

Step 1 R包的安装与引用

#install.packages("ROCR")#install.packages("rms")library(ROCR)library(rms)

br

在此，我们主要通过使用R的ROCR包，来进行ROC 曲线的构建与绘制。

Step 2 数据的载入

rt