Signaldeteksjonsteori er en teori innen matematikk, statistikk og psykologi primært opptatt av de beskrivende og normative teoriene om å skille mellom signaler og støy. I dette feltet er mottakerdriftskarakteristikken (ROC) et viktig konsept, siden det lar forskere plotte korrekte deteksjoner kontra falske positiver. SPSS, et kraftig stykke statistisk programvare, er i stand til å plotte en slik kurve for en forskers data.
Trinn 1
Sjekk og ordne dataene dine. For å bruke ROC må dataene dine være i riktig form. Du trenger minst følgende variabler: "deteksjonstype" (en liste over testene eller enhetene som brukes i deteksjonen), "oppdagede signaler" (1 representerer deteksjon og 0 representerer mangel på deteksjon), og "telling" (antall datapunkter for hver test/deteksjon kombinasjon). Ordne dataene for disse tre variablene i kolonner, ikke rader.
Dagens video
Steg 2
Skriv inn dataene i SPSS. Åpne SPSS og velg "Fil" fra menyen ovenfor. Velg "åpne" og velg filen som inneholder datasettet ditt.
Trinn 3
Vekt tilfeller etter "telling." SPSS kan ikke skille mellom om dataene for "telling" er representative for et enkelt datapunkt eller en akkumulering av datapunkter. Dermed må du eksplisitt fortelle SPSS at "telling" representerer mer enn ett datapunkt. Velg "data" i toppmenyen. Velg "vektkasser" og en ny meny vises. Klikk på knappen til venstre for "vektsaker etter." Uthev "tell" og klikk på pilen under "vekt tilfeller etter." "Count" vil vises under "frekvensvariabel". Klikk "ok".
Trinn 4
Bruk ROC-kurven. Velg "analyser" fra toppmenyen. Velg alternativet "ROC-kurve". Uthev "deteksjonstype" og klikk på pilen ved siden av boksen under "testvariabel" for å plassere "deteksjonstype" i denne boksen. Marker "oppdagede signaler" og klikk på pilen ved siden av boksen under "tilstandsvariabel" for å plassere "oppdagede signaler" i denne boksen. Skriv "1" i boksen ved siden av "verdi av tilstandsvariabel." Klikk "ok" og ROC-kurven vises.
