【正文】 多因素logistic回歸：因變量是分類資料(zīli224。ng)下，可能會存在： 1.研究者設(shè)計(jì)、采集信息不嚴(yán)謹(jǐn) 2.樣本量不多 3.失訪 導(dǎo)致分組不均衡，需要采用線性回歸開展處理,第七十四頁，共七十八頁。,傾向性匹配(pǐp232。n)水平不均衡, 不具可比性.,第六十二頁，共七十八頁。c232。,傾向的分法是Rosenbaum和Rubin(1984)年首次提出的，其主要目的是均衡各對比組間各個特征變量的可比性。ng)的關(guān)聯(lián)性,每種胰島素“平均日劑量≥0.3IU/day*kg ”：“大劑量” 經(jīng)Chalrson同病指數(shù)(zhǐsh249。nzhě)中胰島素和胰島素類似物的劑量與癌癥之間的關(guān)系,混雜因素分析(fēnxī)案例,第四十七頁，共七十八頁。ndu224。)流行病學(xué),匹配(pǐp232。,交互項(xiàng)的進(jìn)一步解釋： 對于母乳喂養(yǎng)的人（mr=0），初產(chǎn)年齡(ni225。,回歸(hu237。o w233。),第二十七頁，共七十八頁。nli224。,多因素回歸(hu237。,不同方法的應(yīng)用(y236。,舉例 關(guān)于(guāny)多因素回歸的技巧及注意點(diǎn),第六頁，共七十八頁。流行病學(xué)資料的多因素回歸(hu237。,一、多因一果的回歸(hu237。)胰臟癌病人生存時間的研究。ngy242。guī)的注意點(diǎn),樣本量 回歸方程中，因素的篩選(shāixuǎn) 多重共線性問題,第二十一頁，共七十八頁。ng)（后退法）,最優(yōu)方程篩選,第二十四頁，共七十八頁。,28,多重共線性的表現(xiàn)(biǎoxi224。i)接近1，在多因素分析中不再考慮年齡因素，僅對其它4個因素進(jìn)行分析。guī)案例分析,第三十五頁，共七十八頁。nl237。i) 分層 多因素回歸 多因素回歸＋匹配 多因素回歸＋傾向得分 多因素回歸＋傾向得分,第四十頁，共七十八頁。n)吸煙是否是混雜因素,第四十二頁，共七十八頁。,研究(y225。)、 二甲雙胍暴露、總胰島素平均日劑量校正后,Mannucci et al. Diabetes Care. 2010 Jun 14. [Epub ahead of print],第五十二頁，共七十八頁。 傾向得分：是指在一定協(xié)變量條件下，一個觀察對象可能接受某種處理（或暴露）因素的可能性。)登記研究,所有丹麥居民各有一個唯一、永久的注冊號，與國內(nèi)各種注冊相連接. “丹麥國家處方注冊”，記錄了1995年來所有的處方. “全國患者注冊”， 1978年以來，所有的住院患者出院時記錄了主要診斷（以及必要時, 次要(c236。,既往心梗史患者的各組基線(jīxi224。i)后，各組人數(shù),第六十八頁，共七十八頁。,其他要點(diǎn)(y224。o)（常見二分類）。o)的多因素回歸分析。ngku224。n)水平的均衡性有所改善。n)數(shù)據(jù),各組基線(jīxi224。,數(shù)據(jù)來源: 丹麥國家注冊(zh249。zhě)其它軟件實(shí)施,第五十五頁，共七十八頁。li224。,胰島素治療的2型糖尿病患者(hu224。)因素,例2：分析性別、吸煙對幽門螺桿菌（HP）的影響，判斷(p224。n r249。)分析,第三十七頁，共七十八頁。 將妊娠次數(shù)這一變量去掉，重新擬合方程。,單因素分析初步結(jié)論： 由于年齡的影響在單因素分析中無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，且OR值也較為(ji224。nt237。ng)（前進(jìn)法），剔除無意義變量(bi224。)：性別、年齡、紅肉日均攝入量、吸煙、飲酒、高血糖、血管彈性指數(shù) 固有的因素，理論上和結(jié)局時間邏輯明確的因素可以開展多因素回歸分析,第二十頁，共七十八頁。njiū)？ 隊(duì)列研究？ 實(shí)驗(yàn)性研究？,第十五頁，共七十八頁。i)平等,第十頁，共七十八頁。)目標(biāo),掌握(zhǎngw242。guī)分析,鄭衛(wèi)軍 流行病學(xué)(liguī)分析方法,比較研究 實(shí)驗(yàn)因素(yīn s249。該研究的終點(diǎn)為死亡，探討術(shù)中放療對生存的影響,第十一頁，共七十八頁。ng)場合,線性回歸 隊(duì)列/實(shí)驗(yàn)性研究(y225。,樣本量,線性回歸：納入回歸模型(m243。,25,逐步回歸分析的基本思想擬合(nǐ h233。n)在實(shí)際應(yīng)用中主要表現(xiàn)為：,（1）模型擬合效果很好，但偏回歸系數(shù)幾乎都無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義； （2）偏回歸系數(shù)估計(jì)值的方差(fānɡ ch224。,回歸案例(224。,模型中所有變量均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(y236。ng)=25與初產(chǎn)年齡=25與初產(chǎn)年齡25歲的人相比，其效應(yīng)（參數(shù)估計(jì)值）為0.2717+1.4587=1.7304。,回歸中的混雜(h249。,回歸(hu237。njiū)方