logistic回歸ppt課件(參考版)
2025-05-08 18:14本頁(yè)面
【正文】 條件 logistic回歸分析 多分類(lèi)的 Logistic回歸 Logistic回歸的應(yīng)變量可以為多分類(lèi)變量： 應(yīng)變量（ Y）可為有序的多分類(lèi)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(lèi)資料 例：闌尾炎類(lèi)型：卡他型、壞疽型、腹膜炎型，研究闌尾炎類(lèi)型與危險(xiǎn)因素的關(guān)系。 ? 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(lèi)似。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。 o 前者不要求自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，后者要求自變量和因變量呈線(xiàn)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。 Logistic回歸分析和線(xiàn)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)。 ? 樣本含量 ： 原則 ：自變量個(gè)數(shù)越多，所需例數(shù)越多。 ? 判別 根據(jù)概率大小對(duì)分類(lèi)作出預(yù)測(cè)。 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。 ? 方法： ? 前進(jìn)法（ Forward） ? 后退法（ Backward） ? 逐步法（ Stepwise） ? 篩選方法：似然比檢驗(yàn)、 Wald檢驗(yàn) Logistic回歸 例 2：冠心病危險(xiǎn)因素的病例對(duì)照研究 因素 變量名 賦值說(shuō)明 年齡 X1 40=1, 40?49=2, 50?59=3, 60～=4 高血壓史 X2 無(wú) =0, 有 =1 高血壓家族史 X3 無(wú) =0, 有 =1 吸煙 X4 不吸 =0, 吸 =1 高血脂史 X5 無(wú) =0, 有 =1 動(dòng)物脂肪攝入 X6 低 =0, 高 =1 體重指數(shù) (BMI) X7 24=1, 24?=2, 26?=3 A型性格 X8 是 =0, 否 =1 冠心病 Y 對(duì)照 =0， 病例 =1 冠心病危險(xiǎn)因素的病例 ?對(duì)照調(diào)查資料 序號(hào) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y 1 3 1 0 1 0 0 1 1 0 2 2 0 1 1 0 0 1 0 0 3 2 1 0 1 0 0 1 0 0 4 2 0 0 1 0 0 1 0 0 5 3 0 0 1 0 1 1 1 0 逐步 Logistic回歸分析結(jié)果 變量 β Sb Wald P OR 常數(shù)
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