二至四維列聯(lián)表ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-10-25 16:40本頁(yè)面
【正文】 ?宜選用秩和檢驗(yàn)或 Ridit分析或有序變量的 Logistic回歸分析方法處理資料。 評(píng) 析 ?表２資料屬于結(jié)果變量為二值變量（腦梗死與否）的三維列聯(lián)表資料； ?其中， “ 組別 ” 和 “ 頸動(dòng)脈病變程度 ” 都是原因變量； ?宜選用多元 Logistic回歸分析方法處理資料。 評(píng) 析 ?表３資料屬于結(jié)果結(jié)果變量（頸動(dòng)脈病變程度）為有序變量的三維列聯(lián)表資料； ?其中， “ 組別 (老年高血壓、老年高血壓伴 DM)”和 “ 高血壓史 ” 都是原因變量； ?宜選用有序變量的多元 Logistic回歸分析方法處理資料。 評(píng) 析 ?原作者將表 2和表 3這樣的三維列聯(lián)表資料壓縮成二維列聯(lián)表資料用卡方檢驗(yàn)處理，當(dāng)被壓縮掉的那個(gè)變量與保留下來(lái)的變量之間不獨(dú)立時(shí)，易得出錯(cuò)誤的結(jié)論??！ 評(píng) 析 ?事實(shí)上，表 2和表 3資料可以合在一起，即同時(shí)考察 “ 組別 ” 、“ 高血壓史 ” 、 “ 頸動(dòng)脈病變程度 ” 對(duì) “ 腦梗死與否 ” 的影響。這實(shí)際上是一個(gè)結(jié)果變量為二值變量的四維列聯(lián)表資料，可以用多元 Logistic回歸分析來(lái)處理。 評(píng) 析 ?若希望考察 “ 高血壓史 ” 與 “ 頸動(dòng)脈病變程度 ” 之間的相關(guān)性，應(yīng)先選用對(duì)數(shù)線性模型分析，看“ 組別 ” 與這兩個(gè)變量之間是否獨(dú)立，若獨(dú)立，就可將兩組資料合并，采用 SPEARMEN秩相關(guān)分析，否則，必須借助多元 Logistic回歸分析間接了解其相關(guān)性。
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