תיאוריית זיהוי האותות היא תיאוריה במתמטיקה, סטטיסטיקה ופסיכולוגיה העוסקת בעיקר בתיאוריות התיאוריות והנורמטיביות של הבחנה בין אותות לרעש. בתחום זה, מאפיין הפעלת המקלט (ROC) הוא מושג חשוב, שכן הוא מאפשר לחוקרים לשרטט זיהויים נכונים לעומת תוצאות חיוביות כוזבות. SPSS, תוכנה סטטיסטית רבת עוצמה, מסוגלת לשרטט עקומה כזו עבור נתונים של חוקר.
שלב 1
בדוק וסדר את הנתונים שלך. כדי להשתמש ב-ROC, הנתונים שלך חייבים להיות בצורה המתאימה. תזדקק לפחות למשתנים הבאים: "סוג זיהוי" (רשימת הבדיקות או ההתקנים המשמשים בזיהוי), "אותות שזוהו" (1 מייצג זיהוי ו-0 מייצג חוסר זיהוי), ו"ספירה" (מספר נקודות הנתונים עבור כל בדיקה/זיהוי קוֹמבִּינַצִיָה). סדר את הנתונים עבור שלושת המשתנים הללו בעמודות, לא בשורות.
סרטון היום
שלב 2
הזן את הנתונים ל-SPSS. פתח את SPSS ובחר "קובץ" מהתפריט למעלה. בחר "פתח" ובחר את הקובץ המכיל את ערכת הנתונים שלך.
שלב 3
משקל מקרים לפי "ספירה". SPSS לא יכול להבדיל בין אם הנתונים עבור "ספירה" מייצגים נקודת נתונים בודדת או הצטברות של נקודות נתונים. לפיכך, עליך לומר במפורש ל-SPSS ש"ספירה" מייצגת יותר מנקודת נתונים אחת. בחר "נתונים" בתפריט העליון. בחר "מקרים במשקל" ויופיע תפריט חדש. לחץ על הכפתור משמאל ל"מקרים משקל לפי". הדגש "ספירה" ולחץ על החץ מתחת ל"מקרים משקל לפי". "ספירה" יופיע תחת "משתנה תדירות". לחץ על "אישור".
שלב 4
השתמש בעקומת ROC. בחר "נתח" מהתפריט העליון. בחר באפשרות "עקומת ROC". סמן "סוג זיהוי" ולחץ על החץ לצד התיבה תחת "משתנה בדיקה" כדי למקם "סוג זיהוי" בתיבה זו. סמן "אותות שזוהו" ולחץ על החץ ליד התיבה תחת "משתנה מצב" כדי למקם "אותות שזוהו" בתיבה זו. הקלד "1" בתיבה שליד "ערך משתנה מצב". לחץ על "אישור" ועקומת ה-ROC תופיע.
