7其它分析工具
7.1 参考区间计算
1. 参考区间制定流程
2. 操作说明
（1）下载模板（在数据模板栏目中下载模板）
（2）修改数据（在模板中添加或修改自己的数据）
（3）上传文件（左下角
，请勿修改文件名）
（4）下载结果（左下角
）
3. 数据模板
| 参考区间分析模板 | 模版说明 |
（下载方式：见红色粗体字内容） |  |
4. 案例展示
本系统会给出数据转换前后的分布图；各组数据间带显著性标签的箱线图（用于确定数据分组的合理性）；各组数据的核密度图（用于直观的了解数据分布）；另外会给出一个文本文档，里面记录了各组数据转换前后，以及去离群值前后的数据描述等信息，并给出所建立的参考区间。相关数据结果可直接用作本实验室的参考区间，也可用于论文的写作。
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7.2 ROC曲线分析
1. ROC曲线的应用说明
ROC曲线分析是一种用于评估二分类问题中分类器或诊断测试性能的方法。在ROC曲线中，敏感度（真阳性率）被绘制在纵坐标上，而1-特异性（假阳性率）被绘制在横坐标上。理想情况下，ROC曲线应该尽可能地靠近左上角，这表明分类器的预测准确率高，误判率低。
ROC曲线的分析可以用于以下几个方面：
（1）评价诊断测试的准确性：通过计算不同阈值下的敏感度和特异性，可以绘制出ROC曲线，从而评估诊断测试的准确性。
（2）比较不同诊断方法的性能：将不同诊断方法的ROC曲线绘制在同一张图上，通过比较它们的位置，可以直观地判断各种方法的优劣。
（3）确定最佳临界点：ROC曲线上的最靠近左上角的点通常被称为最佳临界点，这些点对应的敏感度和特异性之和最大，可以作为选择最佳诊断界限值的依据。
（4）AUC值的比较：AUC（曲线下面积）值可以用来评价诊断效果，AUC越接近1，表明诊断效果越好；AUC一般在0.5到1之间；如果AUC=0.5，则说明诊断方法完全不起作用，无诊断价值。
（5）此外，ROC曲线分析不仅适用于医学领域，也适用于其他领域，如生物学、犯罪心理学等，用于评估二分类问题的预测准确性。
2. 操作说明
（1）下载模板（在数据模板中下载模板）
（2）修改数据（在模板中添加或修改自己的数据）
（3）上传文件（左下角，请勿修改文件名）
（4）下载结果（左下角）
3. 数据模板
| ROC曲线分析模板 | 模版说明 |
（下载方式：见红色粗体字内容） |
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4. 案例展示
本系统支持单条ROC曲线的绘图（前三个图），同时也支持多条ROC曲线的绘图（最后一个图）。另外还会生成一个统计文本，供数据分析使用。
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