[医学]精品课程-logistic回归分析.ppt

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[医学]精品课程-logistic回归分析

第十五章 logistic回归分析 Logistic Regression Analysis 山东大学公共卫生学院 logistic回归(logistic regression)是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素(自变量)之间关系的一种多变量分析方法,属概率型非线性回归。 在流行病学研究中,常需要分析疾病与各种危险因素间的定量关系,同时为了能真实反映暴露因素与观察结果间的关系,需要控制混杂因素的影响。 (1)Mantel-Haenszel分层分析:适用于样本量大、分析因素较少的情况。当分层较多时,由于要求各格子中例数不能太少,所需样本较大,往往难以做到;当混杂因素较多时,分层数也呈几何倍数增长,这将导致部分层中某个格子的频数为零,无法利用其信息。 (2)线性回归分析:由于因变量是分类变量,不能满足其正态性要求;有些自变量对因变量的影响并非线性。 logistic回归:不仅适用于病因学分析,也可用于其他方面的研究,研究某个二分类(或无序及有序多分类)目标变量与有关因素的关系。 logistic回归的分类: (1)二分类资料logistic回归: 因变量为两分类变量的资料,可用非条件logistic回归和条件logistic回归进行分析。非条件logistic回归多用于非配比病例-对照研究或队列研究资料,条件logistic回归多用于配对或配比资料。 (2)多分类资料logistic回归: 因变量为多项分类的资料,可用多项分类logistic回归模型或有序分类logistic回归模型进行分析。 队列研究(cohort study):也称前瞻性研究、随访研究等。是一种由因及果的研究,在研究开始时,根据以往有无暴露经历,将研究人群分为暴露人群和非暴露人群,在一定时期内,随访观察和比较两组人群的发病率或死亡率。如果两组人群发病率或死亡率差别有统计学意义,则认为暴露和疾病间存在联系。队列研究验证的暴露因素在研究开始前已存在,研究者知道每个研究对象的暴露情况。 病例对照研究(case-control studies):一种由果及因的回顾性研究,先按疾病状态确定调查对象,分为病例(case)和对照(control)两组,然后利用已有的记录、或采用询问、填写调查表等方式,了解其发病前的暴露情况,并进行比较,推测疾病与暴露间的关系。 第一节 logistic回归 二、 logistic回归模型的参数估计 三、logistic回归模型的假设检验 四、变量筛选 例 某工作者在探讨肾细胞癌转移的有关临床病理因素研究中,收集了一批行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料,现从中抽取26例。试用logistic回归分析筛选出于癌细胞转移有关的危险因素(变量选入和剔除水平均为0.10)。 第二节 条件logistic回归 第三节 logistic回归的应用及其注意事项 例 研究肥胖(x1,肥胖为1,不肥胖为0)、口服避孕药雌激素(x2,用药为1,不用药为0)与子宫内膜癌(y,病例为0,对照为1)的关系,采用1:2配对做病例-对照研究,共调查20个配比组。试分析肥胖、口服避孕药雌激素与子宫内膜癌的关系。 如果药物或毒物不止一种,也可以用logistic模型分析其联合作用。 4.预测与判别 logistic回归模型是一个概率型模型,对非条件Logistic回归,在给定的条件下可通过logistic回归模型计算某事件发生的概率。因此可以利用它预测某事件发生的概率。在临床上也可以根据疾病与临床检查指标资料,建立logistic回归模型,对新的对象可根据其临床检查指标,计算其患某种疾病的概率的大小,进行判别分析。 * 回归分析的分类 多个因变量 (y1,y2,…yk) 路径分析 结构方程模型分析 一个因变量 y 连续型因变量 (y) --- 线性回归分析 分类型因变量 (y) ---Logistic 回归分析 时间序列因变量 (t) ---时间序列分析 生存时间因变量 (t) ---生存风险回归分析 研究人群 + - + + - - 调查方向:追踪收集资料 比较 疾病 人数 暴露 a b c d a/(a+b) c/(c+d) 队列研究原理示意图 RR(相对危险度relative risk):表示暴露组与非暴露组发病率(或死亡率)的比值。也称为危险比(risk ratio)。反映了暴露与疾病发生的关联强度。 RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。 + - 病例 + - 对照 调查方向:收集回顾性资料 a b c d a/(a+b) c/(c+d) 比较 人数 暴露 疾病 病例对照原理示意图 相对危险度RR的本质是暴露组与非暴露组发

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