نظرية كشف الإشارة هي نظرية في الرياضيات والإحصاء وعلم النفس تهتم في المقام الأول بالنظريات الوصفية والمعيارية للتمييز بين الإشارات والضوضاء. في هذا المجال ، تعتبر خاصية تشغيل المستقبل (ROC) مفهومًا مهمًا ، لأنها تتيح للباحثين رسم عمليات الكشف الصحيحة مقابل الإيجابيات الكاذبة. SPSS ، قطعة قوية من البرامج الإحصائية ، قادرة على رسم مثل هذا المنحنى لبيانات الباحث.
الخطوة 1
فحص وترتيب البيانات الخاصة بك. لاستخدام ROC ، يجب أن تكون بياناتك بالشكل المناسب. ستحتاج على الأقل إلى المتغيرات التالية: "نوع الاكتشاف" (قائمة الاختبارات أو الأجهزة المستخدمة في الكشف) ، "الإشارات المكتشفة" (يمثل 1 الكشف ويمثل 0 نقصًا في الاكتشاف) ، و "العدد" (عدد نقاط البيانات لكل اختبار / اكتشاف مزيج). رتب البيانات لهذه المتغيرات الثلاثة في أعمدة وليس في صفوف.
فيديو اليوم
الخطوة 2
أدخل البيانات في برنامج SPSS. افتح برنامج SPSS واختر "ملف" من القائمة أعلاه. اختر "فتح" وحدد الملف الذي يحتوي على مجموعة البيانات الخاصة بك.
الخطوه 3
الوزن حسب "العد". لا يمكن لـ SPSS التفريق بين ما إذا كانت بيانات "العد" تمثل نقطة بيانات واحدة أو تراكمًا لنقاط البيانات. وبالتالي ، يجب أن تخبر SPSS صراحة أن "العد" يمثل أكثر من نقطة بيانات واحدة. اختر "البيانات" في القائمة العلوية. حدد "حالات الوزن" وستظهر قائمة جديدة. انقر فوق الزر الموجود على يسار "حالات الوزن حسب". حدد "عدد" وانقر فوق السهم الموجود أسفل "حالات الوزن حسب". ستظهر كلمة "Count" تحت عنوان "متغير التردد". انقر فوق موافق."
الخطوة 4
توظيف منحنى ROC. اختر "تحليل" من القائمة العلوية. حدد الخيار "منحنى ROC". قم بتمييز "نوع الاكتشاف" وانقر فوق السهم الموجود بجانب المربع الموجود أسفل "متغير الاختبار" لوضع "نوع الكشف" في هذا المربع. قم بتمييز "الإشارات المكتشفة" وانقر فوق السهم الموجود بجوار المربع الموجود أسفل "متغير الحالة" لوضع "الإشارات المكتشفة" في هذا المربع. اكتب "1" في المربع بجوار "قيمة متغير الحالة". انقر فوق "موافق" وسيظهر منحنى ROC.
