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分别讨论偏回归系数的检验—— Wald检验 H0 β1=0 H1 β1≠0 服从自由度为1的x2分布 α＝0.05 例 食道癌危险因素研究 在食道癌危险因素研究中，采用病例-对照设计，调查了200个食道癌患者和788个非食道癌患者，调查因素及编码如下。 可疑因素 变量名 取 值 年龄(岁) AGE 　0=25-34，1=35-44，2=45-54， 　3=55-64，4=65-74，5=75+ 每日饮酒量(g) ALCOHOL 　0=0-39， 1=40-79，2=80-119，3=120+ 每日吸烟量(g) TOBACO 　0=0-9， 1=10-19，2=20-29， 3=30+ 12个logistic回归模型及其对数似然函数值 模型 编号 模型中变量 对数似然函数 参数 个数 自由度 1 常数项 -494.74421 1 987 2 常数项+AGE -451.09778 2 986 3 常数项+ALC -422.42460 2 986 4 常数项+TOB -482.05896 2 986 5 常数项+AGE+ALC -375.67448 3 985 6 常数项+AGE+TOB -433.09765 3 985 7 常数项+ALC+TOB -416.34959 3 985 8 常数项+AGE+ALC+TOB -365.15673 4 984 9 常数项+AGE+ALC+TOB+(AGE*ALC) -365.14281 5 983 10 常数项+AGE+ALC+TOB+(AGE*TOB) -365.01774 5 983 11 常数项+AGE+ALC+TOB+(ALC*TOB) -364.32995 5 983 12 常数项+AGE+ALC+TOB+(ALC*TOB)+ (AGE*TOB)+(AGE*ALC) -364.30080 7 981 似然比检验 检验变量ALC是否有统计学意义: 模型3与模型1 G＝－2×[-494.74421－(-422.42460)]＝144.6392，?=1，P0.001 检验在控制AGE的影响后，变量ALC是否有统计学意义: 模型5与模型2 G＝－2×[-451.09778－(-375.67448)]＝150.8466，?=1，P0.001 检验在控制AGE和TOB两变量的影响后，ALC是否有统计学意义: 模型6与模型8 G＝－2×[-416.34959－(-365.15673)]＝102.3858，?=1，P0.001 Logistic回归的参数估计及模型检验 Logistic回归系数的统计推断 Logistic回归系数的置信区间 总体回归系数β的（1-α）置信区间为： 总体优势比的95%置信区间为： Logistic回归的参数估计及模型检验 Logistic回归模型评价 似然比检验 H0：β=0 模型1与模型2拟合效果无区别 H1：β≠0 模型1与模型2拟合效果不同 Logistic回归的参数估计及模型检验 Logistic回归模型评价 Logistic回归模型的预测准确性 Classification Table 灵敏度 特异度 适用于前瞻性及现状研究 Logistic回归的参数估计及模型检验 Logistic回归模型评价 Hosmer-Lemeshow Goodness of fit 常适用于自变量多或自变量中包含连续性变量的情况 。P＞α，模型拟合良好。 Logistic regression 在SPSS中的实现 Analyze Regression Binary Logistic logistic回归系数的解释 变量 估计系数 OR 95%CI AGE 0.7438 2.1039 1.7923～2.4698 ALC 1.1026 3.0120 2.4604～3.6872 TOB 0.4309 1.5386 1.2800～1.8496 常数项 -4.8868 控制了吸烟和饮酒，年龄每增加１个等级，患食道癌的可能性增加1.1倍。 控制了年龄和吸烟，饮酒每增加１个等级，患食道癌的可能性增加2.0倍。 控制了年龄和饮酒，吸烟每增加１个等级，患食道癌的可能性增加0.54倍。 例1. 研究孕妇服用小剂量叶酸（0.4mg）可否预防 SBA。追踪调查了18724名出生婴儿，内有32名 SBA患者。估计可能影响患SBA的因素有：Group 1—服叶酸，2—未服叶酸；PM——Hb含