Signaalituvastuse teooria on matemaatika, statistika ja psühholoogia teooria, mis on peamiselt seotud signaalide ja müra eristamise kirjeldavate ja normatiivsete teooriatega. Selles valdkonnas on vastuvõtja töökarakteristikud (ROC) olulised mõisted, kuna see võimaldab teadlastel joonistada õigeid tuvastamisi ja valepositiivseid tulemusi. SPSS, võimas statistikatarkvara, on võimeline joonistama teadlase andmete jaoks sellise kõvera.
Samm 1
Kontrollige ja korrastage oma andmeid. ROC kasutamiseks peavad teie andmed olema õiges vormis. Teil on vaja vähemalt järgmisi muutujaid: "tuvastustüüp" (tuvastamiseks kasutatud testide või seadmete loend), "tuvastatud signaalid" (1 tähistab tuvastamist ja 0 tuvastamise puudumist) ja "loendus" (iga testi/tuvastuse andmepunktide arv kombinatsioon). Järjestage nende kolme muutuja andmed veergudesse, mitte ridadesse.
Päeva video
2. samm
Sisestage andmed SPSS-i. Avage SPSS ja valige ülaltoodud menüüst "Fail". Valige "ava" ja valige fail, mis sisaldab teie andmekogumit.
3. samm
Juhtumite kaalumine loendi järgi. SPSS ei suuda eristada, kas loenduse andmed esindavad ühte andmepunkti või andmepunktide kogumit. Seega peate SPSS-ile selgesõnaliselt ütlema, et "loendus" tähistab rohkem kui ühte andmepunkti. Valige ülemisest menüüst "andmed". Valige "kaalukohvrid" ja ilmub uus menüü. Klõpsake valikust "Kaalude järgi" vasakul olevat nuppu. Tõstke esile "count" ja klõpsake "Kaalude kaalu järgi" all olevat noolt. "Sagedusmuutuja" all kuvatakse "Loendus". Klõpsake "ok".
4. samm
Kasutage ROC kõverat. Valige ülemisest menüüst "analüüs". Valige suvand "ROC curve". Tõstke esile "tuvastustüüp" ja klõpsake "testmuutuja" all oleva kasti kõrval olevat noolt, et asetada sellesse kasti "tuvastustüüp". Tõstke esile "tuvastatud signaalid" ja klõpsake "olekumuutuja" all oleva kasti kõrval olevat noolt, et paigutada sellesse kasti "tuvastatud signaalid". Tippige "olekumuutuja väärtus" kõrval olevasse kasti "1". Klõpsake "ok" ja ilmub ROC kõver.
