近来研究ROC，有一点心得，也有一个疑问。
ROC曲线理论
以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1—特异度）为横坐标绘制。
各种作图软件的比较、软件的下载安装、作图的具体步骤：
（1）Excel做的散点图：（由于我们经常使用Excel，所以开始时觉得这个方法较容易接受。但由于Excel毕竟不是做ROC曲线的专用工具，所以需要自己算出敏感度和特异度，而且无ROC曲线的分析。）
这个方法要算出相应的敏感度和1-特异度的值，然后选中数据区，做散点图，只是做参照线（也就是对角线）的时候，有点麻烦，因为Excel的线性拟合的截距不是0，改为0后，斜率不是45°，而且没有相应的点，所以我是用了小聪明，拷贝了两列特异度作为数据源，在原来的散点图中添加数据，画的参照线。
（2）Spss15.0作图结果：（只能进行ROC曲线下面积AUC的非参数估计，以及找出最佳工作点，使用该软件的感觉有点像matlab，有两个窗口，个人感觉该软件功能很强大，只是软件的下载很费事，要下载相应的算号器。在安装的过程中，使用算号器破解。)
1:建立数据表（File—>new—>data）输入数据，数据表的界面如图二，可以在data view（修改数据的数值） 和 variable view（修改数据的类型）之间切换。
2:Analyze—>ROC Curve—>Test Variable(选择你的测试值，可以有多个，本例为test1、test2、和test3的比较，故选择3个值)，State Variable(选择测试结果值，本例为diagnosis) Value State（判断正确的取值，本例为1 ） Disply的选项全选。在Output窗口可以得到如图所示的曲线。
medcalc 作图的结果：（该软件的界面很友好，比spss好用，分析功能强大，有详细的ROC曲线的report，作出来的图也很漂亮，双击图像可以对图的显示效果做调整，只是每次使用该软件，第一次点击显示不能使用该软件，第二次要输入：MedCalc sn:User name : Jodi Hodnik Product key: 9SPP9-WA699-KY8MK-565PF才可以使用。
1：建立数据表：（和spss类似）
2：Statistics—>ROC Curve—>ROC Curve analysis(画一个结果的ROC曲线) 或者 Comparison of Curves(多个结果的比较)
疑问：
在蛋白质分类的预测结果中test 这一列的取值是什么？？
为研究这个问题，我做了以下的ROC曲线：（ROC也算是了解了，希望可以用到我的论文中，蛋白质预测的最终能得到一列和test这一列同样性质的值吗？？？）
（1）test3和state取值相同时，做出来的蓝色的ROC曲线是一条最理想的ROC曲线，（AUC=1）
（2）在statue中输入20个值（14个1，6个0，该行表示实际的判定结果,即真假样本的个数），在test中输入一些值，<=20的：判定为0的有13个，判定为1的有2个。>20的：判定为1的有1个，判定为0的有4个，故sn=13/14=0.928, sp=2/6=0.33.3， 1-sp=0.667，和ROC report中值一致。
