2016.4.10-logistic回归分析概要.ppt

（父孕前吸烟） （父孕后吸烟） α=0.20 年龄与低体重儿发生率呈U型关系。分析年龄时，应以二次型引入模型，即GMAGE、(GMAGE)2同时纳入模型进行分析。（模型1、模型2） 另外，母亲年龄与父亲年龄高度相关（r=0.7605），当同时纳入模型时，父亲年龄作用被母亲年龄作用代替。故在进一步做多因素分析只考虑母亲年龄。（模型3） 父亲年龄 单因素模型 母亲父亲 年龄单因 素模型 （父孕前吸烟） （父孕后吸烟） 母亲年龄单因素模型 - =FSA-FSB max(FSB,FSD) - 最终模型的变量，P0.05 例一 步骤： 1.单因素模型分析 方程中的变量 B S.E, Wals df Sig. 步骤 1a x1 .014 .020 .515 1 .473 步骤 1a x2 2.563 .648 15.659 1 .000 步骤 1a x3 .004 .006 .462 1 .497 步骤 1a x4 2.052 .518 15.709 1 .000 步骤 1a x5 1.328 .380 12.199 1 .000 以α=0.20为入选标准，则只有x2,x4,x5能放入多因素模型进行分析。 年龄（岁） 内皮生长因子 肾细胞癌组织内微血管数 肾细胞癌细胞核组织学分级 年龄（岁） Pearson 相关性 1 .316* .191 .313* 显著性（双侧） .023 .175 .024 N 52 52 52 52 内皮生长因子 Pearson 相关性 .316* 1 .213 .597** 显著性（双侧） .023 .130 .000 N 52 52 52 52 肾细胞癌组织内微血管数 Pearson 相关性 .191 .213 1 .398** 显著性（双侧） .175 .130 .003 N 52 52 52 52 肾细胞癌细胞核组织学分级 Pearson 相关性 .313* .597** .398** 1 显著性（双侧） .024 .000 .003 N 52 52 52 52 肾细胞癌分期 Pearson 相关性 .125 .493** .352* .627** 显著性（双侧） .379 .000 .011 .000 N 52 52 52 52 相关分析结果 2.多因素模型分析 注：默认设置为前进法。如选择向后法，需要调整进入 和删除的水准。 3.结果解读（以多因素模型分析结果为准） 在5个影响因素中，只有x2（内皮生长因子）、x4(肾细胞癌细胞核组织学分级)两个因素与转移关系有统计学意义。其回归系数均为正值，说明二者为危险因素。内皮生长因子每增加1个等级转移的概率增加11.2倍；组织细胞学增加一个级别，转移的概率增加8.1倍。根据标准化偏回归系数，XX的作用比YYY大。 结果分析： ⑴ 哪些因素有关，哪些因素无关？ ⑵ 是保护因素或危险因素？ ⑶ 因素效应大小比较。(4)相对危险度是多少？ （二）条件logistic回归分析步骤及结果分析 案例：喉癌1:2配对病例-对照调查资料（来源：孙振球P286） 1.数据结构 2.SPSS分析步骤 使用SPSS的COXREG 命令拟合条件 Logistic 模型（Analyze → Survival → Cox Regression）， 回答下列5个对话框： ① Time: 给每行记录一个虚拟的生存时间（Time)，一般默认“病例” 生存时间短（例如为“1”），“对照” 生存时间长（例如为“2”）。 ② Status 。定义事件时“病例”全为“1”（Single value）。 ??? ③ Covariates: 选入要进行分析的协变量（即自变量 X1，X2，X3）。 ??? ④ Method:? 用 FSTEP（LR），即似然比法。 ??? ⑤ Strata: 录入配对的配对号，“1”指第1 个对子（含“病例”为“1”一行与“对照” 者为“0”一行）；“2”指第2 个对子。 3.SPSS分析结果 方程中的变量（方法：向前：LR） B SE Wald df Sig. 步骤 1 x2 .933 .297 9.890 1 .002 步骤 2 x2 1.351 .429 9.903 1 .002 x3 2.147 .806 7.087 1 .008 步骤 3 x2 1.405 .488 8.294 1 .004 x3 2.062 .821 6.315 1 .012 x6 2.281 1.192 3.659 1 .056 步骤 4 x2 1.505 .550 7.484 1 .006 x3 1.931 .950 4.137 1 .042 x4 -3.777 1.852 4.160 1 .041 x6 3.672 1.888 3.781 1 .052 （三）多