20xx年醫(yī)學專題—流行病學常用多因素回歸統(tǒng)計分析(編輯修改稿)
2024-11-15 05:54 本頁面
【文章內容簡介】 不再考慮年齡因素，僅對其它4個因素進行分析。,回歸案例(224。n l236。)分析,第三十二頁，共七十八頁。,多因素(yīn s249。)分析結果：,回歸案例(224。n l236。)分析,第三十三頁，共七十八頁。,多因素分析小結： 為什么rs變得無統(tǒng)計學意義了？ 相關分析結果顯示，妊娠(r232。nshēn)次數與流產次數具有較強的相關性（r=0.55，P0.001）。,回歸案例(224。n l236。)分析,第三十四頁，共七十八頁。,多因素分析小結： 可以設想，妊娠次數對乳腺增生可能并無影響(yǐngxiǎng)或影響(yǐngxiǎng)很小，單因素中的影響(yǐngxiǎng)可能主要是通過流產次數這一因素起作用的，當多因素分析中校正了流產次數的影響(yǐngxiǎng)后，妊娠次數的影響(yǐngxiǎng)變得無統(tǒng)計學意義。 將妊娠次數這一變量去掉，重新擬合方程。,回歸(hu237。guī)案例分析,第三十五頁，共七十八頁。,模型中所有變量均有統(tǒng)計學意義(y236。y236。)。 與含rs變量的模型相比，AIC和SC均降低，似然比差別很小。 說明去掉rs后模型更優(yōu) 含rs模型 不含rs模型,回歸案例(224。n l236。)分析,第三十六頁，共七十八頁。,初產年齡與母乳喂養(yǎng)可能存在一定的交互效應 為什么mr和chage變得無統(tǒng)計學意義？ (注意:即使有統(tǒng)計學意義，也無法反應真實的情況) 一旦模型中加入交互項，變量便不再(b249。 z224。i)反映主效應，而是單獨效應。此時mr反映的是chage=0時的效應，同樣，chage反映的是mr=0時的效應。,回歸案例(224。n l236。)分析,第三十七頁，共七十八頁。,交互項的進一步解釋： 對于母乳喂養(yǎng)的人（mr=0），初產年齡(ni225。nl237。ng)=25與初產年齡=25與初產年齡25歲的人相比，其效應（參數估計值）為0.2717+1.4587=1.7304。,回歸案例(224。n l236。)分析,第三十八頁，共七十八頁。,本例結論： 流產次數多是乳腺增生的危險因素，初產年齡和是否(sh236。 fǒu)母乳喂養(yǎng)的交互作用對乳腺增生的影響也有統(tǒng)計學意義。 初產年齡≥25且非母乳喂養(yǎng)的人，其乳腺增生的危險明顯增高。 而單純初產年齡25的人，或單純非母乳喂養(yǎng)的人，發(fā)生乳腺增生的危險并不高。 這提示可針對不同人群開展不同的干預措施。,回歸案例(224。n l236。)分析,第三十九頁，共七十八頁。,當混雜混入(h249。n r249。)流行病學,匹配(pǐp232。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。,回歸中的混雜(h249。nz225。)因素,混雜因素的識別： （1）該因素對結局有影響，可利用單因素回歸或χ2檢驗來驗證。 （2）該因素在分析因素中的分布不均衡，可用χ2檢驗驗證一下。 （3）從專業(yè)角度來判斷，即該因素不能是分析因素與結局關系的一個中間環(huán)節(jié)。也就是說，不能是分析因素引起該因素，通過該因素再引起結局。這一點主要根據(gēnj249。)專業(yè)知識來確定。 如果同時滿足這三個條件，基本可以斷定是混雜因素。如果有一條不滿足，該因素就不是混雜因素。,第四十一頁，共七十八頁。,回歸中的混雜(h249。nz225。)因素,例2：分析性別、吸煙對幽門螺桿菌（HP）的影響，判斷(p224。ndu224。n)吸煙是否是混雜因素,第四十二頁，共七十八頁。,回歸(hu237。guī)中的混雜因素,（1）判斷吸煙是否對Hp有影響：單因素logistic回歸 提示：吸煙對Hp的發(fā)生(fāshēng)有一定影響，吸煙發(fā)生(fāshēng)的危險更高一些,第四十三頁，共七十八頁。,回歸中的混雜(h249。nz225。)因素,（2）判斷吸煙在不同性別(x236。ngbi233。)中分布是否不同：卡方檢驗 提示：吸煙在性別中分布不同，男性中比例更高,第四十四頁，共七十八頁。,回歸(hu237。guī)中的混雜因素,未校正吸煙因素(yīn s249。)，性別分析結果,校正吸煙(xī yān)因素后，性別分析結果,第四十五頁，共七十八頁。,回歸中的混雜(h249。nz225。)因素,不吸煙的人之中，性別的分析(fēnxī)結果,吸煙的人之中，性別的分析(fēnxī)結果,第四十六頁，共七十八頁。,胰島素治療的2型糖尿病患者(hu224。nzhě)中胰島素和胰島素類似物的劑量與癌癥之間的關系,混雜因素分析(fēnxī)案
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