预测模型教程：详解区分度和校准度的SPSS操作

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基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点，各种各样的预测模型质量参差不齐，常常让人眼花缭乱，那么如何去评价一个模型的好坏，或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后，它到底靠不靠谱，值不值得去推广和使用呢？这是一个我们需要去好好考量的问题。 一个好的疾病风险预测模型，它不只是简单的因变量和自变量的数学组合，它背后的实际临床意义才是我们所要把握的重点，这就要求预测模型不仅要有很好的 区分度（Discrimination） ，同时还要具备良好的 校准度（Calibration） 。 Discrimination和Calibration是我们在评价预测模型时最常用到的一对指标，但是2015年Circ Cardiovasc Qual Outcomes杂志（影响因子：4.5）上发表的一项关注心血管疾病预测模型的系统综述发现，63%的研究报告了预测模型的Discrimination信息，但仅36%的研究报告 ………………………………