一张美观、专业的ROC图能给编辑和审稿专家眼前一亮的感觉，同时也能为论文增色不少。那么，在分析数据的时候，该如何绘制ROC曲线呢？目前有多种软件可以绘制ROC曲线，包括GraphPad Prism、SPSS、Medcalc、Sigmaplot等，其中尤以Sigmaplot绘制出的ROC曲线较为美观，且其分析功能也相对强大。因此，本文拟谈如何用Sigmaplot绘制ROC曲线。

关于Sigmaplot的安装，网络上有很多教程，限于篇幅所限，笔者在此就不细谈了。本文中所采用Sigmaplot版本是12.0，其他版本绘制ROC曲线的方法与改版本大同小异。

我们这里假定已经发现降钙素原（PCT）和C反应蛋白（CRP）在细菌性脑膜炎中是增高的，目前需要评价这两个指标对细菌性脑膜炎的诊断能力。在打开Sigmplot之后就需要输入患者的最终诊断、PCT和CRP水平。如下图所示：

这里需要提醒的是，疾病状态只能输入0和1，一般默认1为疾病组，0为对照组。第2和第3栏输入待评价试验的结果。表头部分可以双击，输入待评价试验的名字。

数据录入完成后点击菜单上的ToolBox，之后选择ROCCurves。这里也可以直接用键盘按住Alt+F8键，直接选择ROC curves。点击ROC curve之后系统会弹出一个菜单，让您选择疾病是如何定义的？需要评价哪些待评价试验？由于在输入数据时我们定义了1为疾病，0为对照，且疾病组的PCT和CRP水平都是高于对照组的，因此我们选额Positive state是1，且Positive direction为High的选项。

之后就是选择待评价试验。在本案例中，我们拟分析PCT和CRP对细菌性脑膜炎的很短价值，因此直接选中Available Data Sets中的PCT和CRP，通过Add按钮将其移至右侧的Selected Data Sets即可。这里需要说明一下的是：由于我们在输入数据时点击了表头，输入了待评价试验的名字，所以这里才会显示CRP和PCT，如果不输入待评价试验的名字，这里就只能显示1和2了。不过没有关系，在后续修饰图片的过程中，这些都是可以改动的。其他选项一般不要改动。完成设置后直接点击OK，ROC曲线就自动生成了。部分电脑可能反应较慢，但一般都可以在5秒钟内生成。

ROC分析完成后，可出现如下界面。

注意左侧有几个选项，用得最多的就是ROC Curves、Sensitivity&Specificity以及ROC Areas这三个选项了。

点击ROC Curves，则在右侧呈现出了ROC曲线图，总体上看来，这个图还不够美观，需要进行一些加工，具体的加工过程我将在后面详解。

点击Sensitivity&Specificity，其右侧就会呈现如下的表格，实际上就是在每个诊断界点下，其对应的诊断敏感性、特异性的95%可信区间以及阳性预测值和阴性预测值，供操作者选择合适的诊断界点。这里需要说明的是：写论文的时候注意汇报敏感性和特异性的95%可信区间。

点击ROC Areas会得到如下界面，里面详细列举了ROC的曲线下面积、标准误、95%可信区间、P值以及实验组和对照组的样本。写论文的时候一般报告AUC，并说明95%可信区间和P值即可。此外，在最下面还对两个ROC曲线进行了比较。在本案例中，两条ROC曲线的曲线下面积的差异为0.05187，且这种差异无统计学意义（P=0.1632）。这里需要说明的是，Sigmaplot在比较ROC曲线下面积时采用的统计学方法是Delong在1988年提出的方法，发表论文时直接引用“Biometrics 1988;44(3):837-45”这篇文章即可。

可能有读者已经看出来了，软件给出的ROC曲线还不够美观，需要进行一些加工。具体的加工方案因个人喜好而已，笔者仅仅谈一些加工的原则。如果觉得文字，或者坐标轴上的数字标识太小，可以用鼠标单击。此时会在鼠标右上角弹出快捷菜单选项，供操作者美化图片。如下图所示：

如果进行坐标轴的加粗或者细化，可以双击坐标轴，然后从右侧的Page Object中进行修改。或者将菜单如果需要添加文字，可以直接点击菜单中的Graph Page，单击下面的T字形符号，然后添加文字。

ROC曲线做好后就需要将其导出。其步骤为先按住Ctrl+A，全选图片，准备输出。也可以不按Ctrl和A键，但输出的图片可能偏大，需要在Photoshop中进行剪切。之后依次点击菜单中的Home，Graph和Export。这里也可以直接使用快捷键Ctrl+E。

之后就会弹出一个保存选项，除了选择保存的路径外，要特别注意格式的选择，SCI杂志一般要求TIFF格式的图片，中文杂志则可以用Jpeg格式的图片。

之后会弹出一个对话框，要你定义图片的分辨率和大小等。如下图所示：

这里需要注意的是，一般建议将分别调整为600dpi，宽度一般调整到50-160mm以内。之后点击OK就可以输出图片了。有时输出的图片边缘还有较大的空白区域，建议用Photoshop进行剪切。

笔者用这种方法帮助多位朋友绘制过ROC曲线，所得到的图片较为美观，杂志编辑页从未对图片质量提出过任何异议。

最后再给大家卖个小小的关子：如果两个待评价试验中，有一个是在疾病组中增高的，另一个是在疾病组中降低的，该如何绘制ROC曲线呢？