图表绘制

通过SPSS、Graphpad、Medcalc等专业统计及绘图软件，对原始数据进行绘图，图形类别如下：柱状图、折线图、散点图、箱型图、小提琴图、饼形图、生存曲线图、ROC曲线图等。

图形类别举例：

1.柱状图

柱状图将数据以均值±标准差的形式呈现，可以清晰直观地对数据进行对比。

2.折线图

折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续（离散）数据，非常适用于展示在相等时间间隔下数据的趋势或进行生存分析。

3.散点图

散点图可以完整地展现每一个数据，便于观察数据的分布模式或展示变量间的相关关系。

4.箱线图

箱线图可以大致地显示一组数据分散情况，可以在清晰直观展示数据的同时，观察数据的大体分布情况。

5.ROC曲线图

ROC曲线（受试者工作特征曲线）最常应用于医学领域，以判断某种因素对于某种疾病是否有诊断价值。

案例：

ROC曲线

简介:ROC曲线即受试者工作特征曲线，在检验某一物质对疾病的诊断效果时，ROC曲线是一个重要的统计学分析方法｡曲线下的面积AUC是判断诊断效果的一个依据｡越靠近左上角的点所对应的诊断临界值越好，曲线下的面积越大，说明诊断效能越大｡

案例：

研究发现某两项指标1､指标2在判断临床感染中的应用价值较高，鉴于此，根据临床诊断结果绘制ROC曲线分析血清指标1､指标2在临床感染中的诊断价值，为临床早期诊断提供科学依据｡

               两组研究对象指标含量

结果展示：

通过ROC曲线判断指标1和指标2及二者联合诊断的诊断价值.

结果解读：

指标1的AUC值为0.810，诊断阈值为0.1825 ng/mL；指标2的AUC值为0.689，诊断阈值为48 mg/L；二者联合诊断的AUC值为0.856。ROC曲线表明二者联合诊断优于二者单独诊断，且联合诊断具有较高的诊断价值。