Теорія виявлення сигналів — це теорія в математиці, статистиці та психології, яка в першу чергу займається описовими та нормативними теоріями розрізнення сигналів і шумів. У цій області робоча характеристика приймача (ROC) є важливою концепцією, оскільки вона дозволяє дослідникам відображати правильні виявлення та помилкові результати. SPSS, потужна частина статистичного програмного забезпечення, здатна побудувати таку криву для даних дослідника.
Крок 1
Перевірте та впорядкуйте свої дані. Щоб використовувати ROC, ваші дані мають бути у належній формі. Вам знадобляться принаймні такі змінні: "тип виявлення" (список тестів або пристроїв, що використовуються для виявлення), "виявлені сигнали" (1 означає виявлення, а 0 означає відсутність виявлення) і "підрахунок" (кількість точок даних для кожного тесту/виявлення комбінація). Розмістіть дані для цих трьох змінних у стовпцях, а не в рядках.
Відео дня
Крок 2
Введіть дані в SPSS. Відкрийте SPSS і виберіть «Файл» у меню вище. Виберіть «відкрити» та виберіть файл, що містить ваш набір даних.
Крок 3
Вага корпусів за "підрахунок". SPSS не може розрізнити, чи є дані для «підрахунку» репрезентативними для однієї точки даних чи сукупності точок даних. Таким чином, ви повинні явно вказати SPSS, що «лічильник» представляє більше однієї точки даних. Виберіть «дані» у верхньому меню. Виберіть «Вагові футляри» і з’явиться нове меню. Натисніть кнопку ліворуч від «Вагові випадки за». Виділіть «підрахунок» і клацніть стрілку під написом «по ваги». "Кількість" з'явиться в розділі "Змінна частоти". Натисніть «ОК».
Крок 4
Використовуйте криву ROC. У верхньому меню виберіть «Аналіз». Виберіть параметр «Крива ROC». Виділіть «тип виявлення» та клацніть стрілку біля поля під «тестовою змінною», щоб розмістити «тип виявлення» в цьому полі. Виділіть «виявлені сигнали» та клацніть стрілку біля поля під «змінною стану», щоб розмістити «виявлені сигнали» у цьому полі. Введіть «1» у полі поруч із «значенням змінної стану». Натисніть «ОК», і з’явиться крива ROC.
