logistic回歸ppt課件-資料下載頁(yè)
2025-05-05 18:14本頁(yè)面
【正文】 X5 X6 X8 logistic回歸的應(yīng)用及注意事項(xiàng) logistic回歸的應(yīng)用 ? 對(duì) 疾病 （ 某結(jié)果 ） 危險(xiǎn)因素分析和篩選 用回歸模型中的回歸系數(shù)（ β i）和OR說(shuō)明危險(xiǎn)因素與疾病的關(guān)系。 適用的資料： 前瞻性研究設(shè)計(jì) 、 病例對(duì)照研究設(shè)計(jì) 、 橫斷面研究設(shè)計(jì)的資料 。 Logistic回歸的應(yīng)用 ? 校正混雜因素，對(duì)療效做評(píng)價(jià) 在臨床研究和療效的評(píng)價(jià)，組間某些因素構(gòu)成不一致干擾療效分析，通過(guò)該法可控制非處理因素，正確評(píng)價(jià)療效。 ? 預(yù)測(cè) 預(yù)測(cè)個(gè)體在某因素存在條件下，發(fā)生某事件（發(fā)病）的概率，為進(jìn)一步治療提供依據(jù)。 ? 判別 根據(jù)概率大小對(duì)分類作出預(yù)測(cè)。 應(yīng)用時(shí)注意的問(wèn)題 ? 病例和對(duì)照組的例數(shù)可相等或不等。 ? 樣本含量 ： 原則 ：自變量個(gè)數(shù)越多，所需例數(shù)越多。各組樣本例數(shù)（對(duì)照組和病例組）為自變量個(gè)數(shù)的 5～ 20倍。 Logistic回歸分析和線性回歸分析的異同 ? 相同點(diǎn)： o 都可以利用模型來(lái)篩選危險(xiǎn)因子； o 都可以校正混雜因子的影響； o 都可以用來(lái)做預(yù)測(cè)。 ? 不同點(diǎn)： o 前者對(duì)因變量無(wú)分布要求，后者要求因變量是正態(tài)分布變量； o 前者要求因變量必須是分類型變量，后者要求因變量必須是連續(xù)型數(shù)值變量。 o 前者不要求自變量和因變量呈線性關(guān)系，后者要求自變量和因變量呈線性關(guān)系； o 前者是分析因變量取某個(gè)值的概率與自變量的關(guān)系，后者是直接分析因變量與自變量的關(guān)系。 ? 醫(yī)學(xué)中經(jīng)常需要作配對(duì)的病例 對(duì)照研究。即在病例 對(duì)照研究中，對(duì)每一個(gè)病例配以性別、年齡或其它條件相似的一個(gè) (1:1)或幾個(gè) (1:M)對(duì)照，然后分析比較病例組與對(duì)照組以往暴露于致病因素的經(jīng)歷。 ? 分析配對(duì)病例 對(duì)照研究資料的統(tǒng)計(jì)分析方法一般采用條件 logistic回歸分析。 ? 條件 logistic回歸分析的數(shù)學(xué)模型以及分析原理方法均和 非條件 logistic回歸分析類似。因?yàn)閰?shù)的估計(jì)公式涉及到條件概率理論，所以稱為條件 logistic回歸分析。 條件 logistic回歸分析 多分類的 Logistic回歸 Logistic回歸的應(yīng)變量可以為多分類變量： 應(yīng)變量（ Y）可為有序的多分類資料 如：療效指標(biāo)：治愈、顯效、好轉(zhuǎn)、無(wú)效，研究影響療效的因素 應(yīng)變量（ Y）可為無(wú)序的多分類資料 例：闌尾炎類型：卡他型、壞疽型、腹膜炎型，研究闌尾炎類型與危險(xiǎn)因素的關(guān)系。
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