如何计算ROC曲线的P值？

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通过pRoc包可以获取auc等值，但是并不给出p值（单个AUC，和AUC = 0.5相比）。通过verification包中的roc.area ()倒是可以计算出p值，但是计算出来的结果和SPSS不一致，到低应该如何计算roc的p值？

library(pROC)
library(verification)
data(aSAH)
head(aSAH)
r <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b, plot=T)
levels(aSAH$outcome)<-c('0','1')
roc.area(as.numeric(as.vector(aSAH$outcome)), r$predictor)

$p.value
[1] 0.00002254601288

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关键词：ROC曲线 ROC Verification Library cation

我搜了一些资料，也从stackoverflow上找到了一种获取p值的可行方法，分享如下：

se <- sqrt(var(r))  # 获取AUC的SE（标准误）
b <- r1$auc - .5
z <- (b / se)  # 计算Z值
2 * pt(-abs(z), df=Inf)  ## two-sided test

不知道是否正确，欢迎大家指正。

我搜了一些资料，也从stackoverflow上找到了一种获取p值的可行方法，分享如下：
```R
se <- sqrt(var(r))  # 获取AUC的SE（标准误）
b <- r1$auc - .5
z <- (b / se)  # 计算Z值
2 * pt(-abs(z), df=Inf)  ## two-sided test
```
结果和SPSS的基本差不多（略有差别）
SPSS的p值：0.000007
上述代码的p值：0.000007508474
不知道是否正确，欢迎大家指正。

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可以使用网页版SPSSAU进行操作与分析。