保护性因素和危险因素联合做二元logistic回归和roc曲线该怎么做？

不建议直接做roc曲线，roc在截止值的特异度预测还不错，但是之外的预测率可仅供参考

二元逻辑回归是一种分析二分类变量（如疾病发生与否）和一个或多个自变量（如保护性因素和危险因素）之间关系的统计方法。回归的目的是预测一个人属于某一类的概率，并通过参数估计来评估每个自变量对结果的影响。

通过做二元逻辑回归，你可以得到一个预测值，表示个体属于特定类别的概率。这个预测值在二元逻辑回归是有意义的，但是需要注意它仅是一个估计值，并不能绝对准确。

可以直接做ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve），它是评估二元分类模型效果的一种有效方法。ROC曲线图形展示了分类器的诊断效果，它通过改变阈值来评估效果，使用灵敏度（sensitivity）和特异度（specificity）来评估效果。在SPSS上可以通过ROC分析功能来实现ROC曲线的绘制。

如果只关注灵敏度，可能会忽略一些重要的特异度信息；如果只关注特异度，可能会忽略一些重要的灵敏度信息。因此，在结果评估时应该同时考虑灵敏度和特异度，来评估模型的预测效果。同时，得到的灵敏度和特异度仅作为参考，在决策时还需要结合其他信息，并进行全面评估。