ROC的全称是Receiver Operating Characteristic Curve，中文称作 “受试者工作特征曲线”， 是医学科研工作者非常熟悉的一种曲线图，常用来决定佳诊断点。

　　Graphpad也可以做ROC曲线，接下来以sample data为例给大家介绍方法：

　　1.打开软件，按下图选择

　　2.点击creat，生成sample data

　　3.点击analyze或者results下的New Analysis

　　进入下一级对话框，按下图进行选择：

　　4.点击ok，进一步按下图选择

　　5.下一步：出统计分析结果

　　注意：AUC的取值一般在0.5~1之间。AUC的值越大，说明该模型的性能越好。

　　6.生成图片，点击上图中的Graphs部分

　　得到草图

　　实际情况中，我们经常会比较若干模型的ROC曲线

　　7.实际情况中，我们经常会比较若干模型的ROC曲线

　　如何将若干曲线整合到一张图上，生成下图的组合图呢?

　　点击File选择New里的New Data Table and Graph，新建一个数据表。

　　8.重复上述方法

　　得到新的ROC curve 2

　　现在进行合并曲线：双击曲线2 进入format graph对话框，按下图选择：

　　点击add，选择曲线1，点击ok

　　两条曲线就合二为一了。剩下的对曲线颜色、粗细等细节的修饰:双击图片进入Format Graph对话框

　　9.分别对data set里的曲线A和B进行修饰

　　如下图：

　　草图经过修饰后就变成了：

　　对于曲线与Y轴重合的情况，为了显示清晰，可以将坐标轴变细，双击坐标轴，如下图进行调整：

　　后图片就调整成型了，A曲线为了区别显示，加了数据点

　　10.实际操作中所有曲线要保持一致：