医学统计学第十六篇--Logistic回归分析.ppt

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医学统计学 Content Logistic regression Conditional logistic regression Application * * 第十六章 logistic回归分析 (Logistic Regression) 讲述内容: 第一节 logistic回归 第二节 条件logistic回归 第三节 logistic回归的应用 及其注意事项 目的:作出以多个自变量(危险因素)估计应变量(结果因素)的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。 资料:1. 应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量;2. 自变量宜全部或大部分为分类变量,可有少数数值变量。分类变量要数量化。 用途:研究某种疾病或现象发生和多个危 险因素(或保护因子)的数量关系。 用 检验(或u检验)的局限性: 1.只能研究1个危险因素; 2.只能得出定性结论。 种类: 1. 成组(非条件)logistic回归方程。 2. 配对(条件)logistic回归方程。 第一节? logistic回归 (非条件logistic回归 ) 一、基本概念 , 在m个自变量的作用下阳性结果发生的概率记作: 若令: 回 归 模 型 概率P:0~1,logitP:-∞~∞。 取值范围 图16-1 logistic函数的图形 模 型 参 数 的 意 义 常数项 表示暴露剂量为0时个体发病与不发病概率之比的自然对数。 回归系数 表示自变量 改变一个单位时logitP 的改变量。 流行病学衡量危险因素作用大小的比数比例指标。计算公式为: 优势比OR(odds ratio) 与 logisticP 的关系: 二、logistic回归模型的参数估计 参数估计 原理:最大似然( likelihood )估计 2. 优势比估计 可反映某一因素两个不同水平(c1,c0)的优势比。 例16-1 表16-1是一个研究吸烟、饮酒与食道癌关系的病例-对照资料,试作logistic回归分析。 确 定 各 变 量 编 码 表16-1 吸烟与食道癌关系的病例-对照调查资料 经logistic回归计算后得: 的95?可信区间: 三、logistic回归模型的假设检验 2. 1.似然比检验 方法:前进法、后退法和逐步法。 检验统计量:不是 F 统计量,而是似然比统计量、 Wald 统计量和计分统计量之一。 四、变量筛选 例16-2 为了探讨冠心病发生的有关危险因素,对26例冠心病病人和28例对照者进行病例?对照研究,各因素的说明及资料见表16-2和表16-3。试用logistic 逐步回归分析方法筛选危险因素。 表16-2 冠心病8个可能的危险因素与赋值 表16-3 冠心病危险因素的病例?对照调查资料 表16-4 例16-2进入方程中的自变量及有关参数的估计值 学会看结果! 一、原理 第二节 条件logistic回归 表16-5 1: M 条件logistic回归数据的格式 * t = 0 为病例,其他为对照 条件 logistic 模型

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