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正文內(nèi)容

[醫(yī)學(xué)]logistic回歸(編輯修改稿)

2024-11-14 22:45 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 OR=,表示了控制了駕車教育后,視力差與視力好的駕駛員相比,發(fā)生事故的風(fēng)險為 。 ? 駕車教育的 OR=,表示了控制了視力后,有駕車教育的駕駛員發(fā)生事故的風(fēng)險為無駕車教育者的 。 實例 2 研究性別、疾病的嚴(yán)重程度對某一疾病療效的影響,得數(shù)據(jù)如下: 性別 疾病嚴(yán)重程度 有效 (e f fe c t=1 ) 無效 (e f fe c t=0 ) 合計 不嚴(yán)重 (de g re e = 0 ) 21 6 27 女 (se x = 0) 嚴(yán)重 (de g re e = 1 ) 9 9 18 不嚴(yán)重 (de g re e = 0 ) 8 10 18 男 (se x = 1) 嚴(yán)重 (de g re e = 1 ) 4 11 15 程序 data p2。 input sex degree effect count @@。 cards。 0 0 1 21 0 0 0 6 0 1 1 9 0 1 0 9 1 0 1 8 1 0 0 10 1 1 1 4 1 1 0 11 。 proc logistic descending。 freq count。 model effect=sex degree/scale=none aggregate。 /*模型的擬合優(yōu)度檢驗 */ run。 結(jié)果 1:擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果 兩種擬合優(yōu)度檢驗的結(jié)果均顯示: P值=,因此可以認為當(dāng)前模型與擬合最好的模型比較,差別無統(tǒng)計意義。因此沒有必要對模型作進一步改進。 結(jié)果 2:模型檢驗 ? 似然比的卡方= (無協(xié)變量的- 2LOGL值 )- (有兩個協(xié)變量的-2LOGL值 )= =,自由度 df=2(模型中的協(xié)變量個數(shù) ),相應(yīng)的 P值 =,因此可以認為兩個協(xié)變量的回歸系數(shù)至少有一個不為 0。即:認為模型有統(tǒng)計學(xué)意義。 結(jié)果 3:參數(shù)估計 ? 從結(jié)果來看,女性和疾病不嚴(yán)重均為保護因素: ? 性別的 OR=,表示了控制了疾病程度后,男性與女性相比,治療有效的概率大約為 。 ? 疾病程度的 OR=,表示了控制了性別后,疾病程度嚴(yán)重的治療有效的概率為不嚴(yán)重者的 。 實例 3:課本例 164—— 啞變量定義方法 1 Data a。 Input y drink age f@@。 age1=(age=2)。 age2=(age=3)。 age3=(age=4)。 age4=(age=5)。 age5=(age=6)。 Cards。 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 2 4 1 0 2 5 1 1 3 25 1 0 3 21 1 1 4 42 1 0 4 34 1 1 5 19 1 0 5 36 1 1 6 5 1 0 6 8 0 1 1 9 0 0 1 106 0 1 2 26 0 0 2 164 0 1 3 29 0 0 3 138 0 1 4 27 0 0 4 138 0 1 5 18 0 0 5 88 0 1 6 0 0 0 6 31 。 proc logistic descending。 freq f。 model y= drink age1age5。 run。 proc logistic descending。 freq f。 class age。 model y= drink age。 ?/*SAS 軟件中使用 CLASS 語句的過程多數(shù)把最大的編碼值 (按升序排列 ) 作為參照類 ,其他類別的參數(shù)估計值都是與它相比而得到的。在logistic回歸中使用 class語句,則 年齡以啞變量形式進入模型,以高水平作為參照組 */ run。 啞變量的定義方法 2 啞變量的設(shè)置和引入 ?啞變量,又稱 指示變量 ?有利于檢驗等級變量各個等級間的變化是否相同。 ?一個 k分類的分類變量,進行 Logistic回歸分析前需將該變量轉(zhuǎn)換成 k1個指示變量或啞變量( dummy variable)來表示。這樣指示變量都是二分變量,每一個指示變量均有一個回歸
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