多元統(tǒng)計方法ppt課件-資料下載頁
2025-01-14 17:38本頁面
【正文】 ?OR?在 sas的計算中無法對分類變量做多種處理？ ?在 SAS中使用啞變量必須用數(shù)據(jù)步建立新變量 西、中西、中三種療法啞變量化 ????????其它中西其它西012011 XX原資料 姓名 性別 年齡 療法 張山 1 50 中西 李四 1 20 西 王五 0 18 中 劉六 0 70 中 趙七 1 35 中西 孫八 0 29 西 啞變量化 姓名 性別 年齡 X1 X2 張山 1 50 0 1 李四 1 20 1 0 王五 0 18 0 0 劉六 0 70 0 0 趙七 1 35 0 1 孫八 0 29 1 0 00100121中中西西療法 XXSpss中亞變量的設(shè)置 ?分類變量必須轉(zhuǎn)化。如地區(qū)對血壓的影響。 ?等級資料，當?shù)燃壷g量度不一時必須轉(zhuǎn)化，如正常，超重和肥胖 ?連續(xù)資料不宜直接進入方程時，轉(zhuǎn)化為等級資料或分類資料 亞變量的 SPSS處理菜單 亞變量的 SPSS處理菜單（二） 亞變量設(shè)置（ Spss） ? Indicator ? Simple ? Difference ? Repeated 參照分類為 0，其余為 1， 即各分類與參照分類比較 除第一類分類外，各分類與 其之前平均分類效應比較 亞變量設(shè)置 (2) ?Helmert: ? 與 Difference相反，各水平與其之后水平的平均效應比較 ?Deviation： ? 除參照分類外，各水平與分類的總效應比較 ?Polynomial ? ?！颍ぃィ＃?！◎＃￥） 9…… 好像和連續(xù)變量有關(guān) ?手工設(shè)置亞變量 還是有缺點的，如 應用于等級資料就 不合適 第二節(jié) .條件 logistic回歸 Sas統(tǒng)計軟件所得的結(jié)果解釋與 spss相似 七、條件 Logistic回歸 ?對配對 /比調(diào)查資料，應該用條件Logistic回歸分析。 對于配比資料，第 i個配比組可以建立一個 Logistic回歸： i 1 1 2 2l ogit P =b kkb x b x b x? ? ? ? ? ? ??假設(shè)自變量在各配比組中對結(jié)果變量的作用是相同的，即自變量的回歸系數(shù)與配比組無關(guān)。 ?配比設(shè)計的 Logistic回歸模型 其中不含常數(shù)項。 1 1 2 2l ogi t P =b kkx b x b x? ? ? ? ? ??可以看出此回歸模型與非條件 Logistic回歸模型十分相似，只不過這里的參數(shù)估計是根據(jù)條件概率得到的，因此稱為條件 Logistic回歸模型。 ?條件 Logistic回歸模的回歸系數(shù)檢驗與分析和非條件 Logistic回歸完全相同。 個體配對資料的優(yōu)缺點 ? 配對資料特別適用于罕見疾病，由于病例的獲取不易，匹配并增加對照的例數(shù)使研究效率大大增加。小樣本的匹配特別有用 ? Pitman效率遞增公式 2R/(R+1)『 如圖』 ? 匹配增加了選擇對照的難度 ? 一旦某個因子做匹配，就不能分析它與疾病的關(guān)系，另外它與其他因子的交互也不能充分分析。 把不必要的信息列入匹配成為配比過度，如在腦出血危險因素研究中匹配高血壓。 11 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12個體匹配的經(jīng)典之作 ? Herbst， 1969， Boston. ? 8例年輕女性陰道癌病例，每個病例配 4個未患病個體做對照。 ?要求對照與病例在同等級病房中出生時間前后不超過 5天，女嬰。優(yōu)選選擇與病例出生時間最近者 ?比較諸多因素。最終得到病因。 1:3配對的例子 1:2配對的例子 SPSS菜單對條件 Logistic 回歸無能為力 Logistic 回歸的注意事項 ?變量的取值形式 ? 應變量，自變量 (亞變量的 SPSS處理菜單 ) ?樣本含量：經(jīng)驗數(shù)在 100例以上。配對資料一般要求對子數(shù)是自變量個數(shù)的 20倍以上。 多分類 logistic回歸 ?＃＃ _)(amp。^%$……,!! 參考書目 ?孫振球，醫(yī)學統(tǒng)計學（供研究生用） .人民衛(wèi)生出版社， 2022，第一版。 ?孫尚拱，醫(yī)學多變量統(tǒng)計與統(tǒng)計軟件 . 北京醫(yī)科大學出版社 . 2022，第一版 . ?劉潤幸，醫(yī)學統(tǒng)計學方法與應用 (上、下冊 ). 2022. 第一版 . ?倪宗瓚，衛(wèi)生統(tǒng)計學 . 網(wǎng)上資源 ?
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