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20xx年醫(yī)學(xué)專題—流行病學(xué)常用多因素回歸統(tǒng)計(jì)分析-文庫(kù)吧資料

2024-11-15 05:54本頁(yè)面
  

【正文】 能是分析因素引起該因素,通過(guò)該因素再引起結(jié)局。 (2)該因素在分析因素中的分布不均衡,可用χ2檢驗(yàn)驗(yàn)證一下。nz225。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(yè),共七十八頁(yè)。n r249。)分析,第三十九頁(yè),共七十八頁(yè)。,回歸案例(224。 而單純初產(chǎn)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(xiǎn)并不高。 fǒu)母乳喂養(yǎng)的交互作用對(duì)乳腺增生的影響也有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。)分析,第三十八頁(yè),共七十八頁(yè)。,回歸案例(224。nl237。)分析,第三十七頁(yè),共七十八頁(yè)。,回歸案例(224。i)反映主效應(yīng),而是單獨(dú)效應(yīng)。,初產(chǎn)年齡與母乳喂養(yǎng)可能存在一定的交互效應(yīng) 為什么mr和chage變得無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義? (注意:即使有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,也無(wú)法反應(yīng)真實(shí)的情況) 一旦模型中加入交互項(xiàng),變量便不再(b249。n l236。 與含rs變量的模型相比,AIC和SC均降低,似然比差別很小。y236。guī)案例分析,第三十五頁(yè),共七十八頁(yè)。 將妊娠次數(shù)這一變量去掉,重新擬合方程。)分析,第三十四頁(yè),共七十八頁(yè)。,回歸案例(224。,多因素分析小結(jié): 為什么rs變得無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義了? 相關(guān)分析結(jié)果顯示,妊娠(r232。n l236。,多因素(yīn s249。n l236。i)接近1,在多因素分析中不再考慮年齡因素,僅對(duì)其它4個(gè)因素進(jìn)行分析。,單因素分析初步結(jié)論: 由于年齡的影響在單因素分析中無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,且OR值也較為(ji224。)分析,回歸(hu237。guī)案例分析,第三十頁(yè),共七十八頁(yè)。,第二十九頁(yè),共七十八頁(yè)。隨機(jī)抽取某年在本院就診(ji249。,回歸(hu237。)很大; (3)偏回歸系數(shù)估計(jì)值不穩(wěn)定,隨著樣本含量的增減各偏回歸系數(shù)發(fā)生較大變化或當(dāng)一個(gè)自變量被引入或剔除時(shí)其余變量偏回歸系數(shù)有很大變化; (4)偏回歸系數(shù)估計(jì)值的大小與符號(hào)可能與事先期望的不一致或與經(jīng)驗(yàn)相悖,結(jié)果難以解釋 出現(xiàn)以上情況,提示存在多重共線性問(wèn)題,應(yīng)進(jìn)行多重共線性診斷。,28,多重共線性的表現(xiàn)(biǎoxi224。nt237。n)回歸等回歸分析方法以避免共線性指標(biāo)對(duì)結(jié)果的影響。 對(duì)于存在共線性的資料,可以利用共線性診斷有選擇的保留自變量以消除共線性;或者采用嶺回歸、主成分(ch233。共線關(guān)系的存在,可使得估計(jì)系數(shù)方差加大,系數(shù)估計(jì)不穩(wěn),結(jié)果分析困難。guǒ)有變量的引入導(dǎo)致具有關(guān)鍵作用的因子其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義發(fā)生改變(從無(wú)到有,或從有到無(wú)),必須發(fā)現(xiàn)原因! 是否由于樣本量過(guò)少,變量過(guò)多導(dǎo)致 是否存在多重共線性 是否屬于混雜因素 是否屬于中間變量: 回歸模型不能同時(shí)納入影響因素及其中間變量,第二十六頁(yè),共七十八頁(yè)。,26,因素(yīn s249。)效果,線性回歸 保證(bǎozh232。ng)(后退法),最優(yōu)方程篩選,第二十四頁(yè),共七十八頁(yè)。ng)(前進(jìn)法),剔除無(wú)意義變量(bi224。ng),然后逐步剔除,雙向篩選:引入有意義的變量(bi224。nj236。 此舉是為了減少變量個(gè)數(shù),提高擬合效果 最優(yōu)子集方程法(逐步回歸法) 向前法 向后法 逐步法 單因素加多因素逐步回歸法,第二十三頁(yè),共七十八頁(yè)。r249。,因素(yīn s249。x237。guī)的注意點(diǎn),樣本量 回歸方程中,因素的篩選(shāixuǎn) 多重共線性問(wèn)題,第二十一頁(yè),共七十八頁(yè)。):性別、年齡、紅肉日均攝入量、吸煙、飲酒、高血糖、血管彈性指數(shù) 固有的因素,理論上和結(jié)局時(shí)間邏輯明確的因素可以開展多因素回歸分析,第二十頁(yè),共七十八頁(yè)。,橫截面研究可以做多因素(yīn s249。ngbi233。,橫截面研究可以(kěyǐ)做多因素回歸嗎?,橫截面調(diào)查的數(shù)據(jù) 疾?。盒难懿 ⒏哐獕?相關(guān)因素:性別、年齡、紅肉日均攝入量、吸煙、飲酒(yǐn jiǔ)、高血糖、血管彈性指數(shù),第十八頁(yè),共七十八頁(yè)。 fǒu)異常ecg(ST段壓低、0為正常、1為輕度異常、2為重度異常)與冠心病ca發(fā)病是否有關(guān)。n)是否異常ecg(ST段壓低、0為正常、1為輕度異常、2為重度異常)與冠心病ca復(fù)發(fā)是否有關(guān)。njiū) Logistic回歸 病例對(duì)照/隊(duì)列/實(shí)驗(yàn)性研究 Poisson回歸 隊(duì)列 COX模型 隊(duì)列/實(shí)驗(yàn)性研究,第十六頁(yè),共七十八頁(yè)。ngy242。njiū)? 隊(duì)列研究? 實(shí)驗(yàn)性研究?,第十五頁(yè),共七十八頁(yè)。ngy242。n)資料 多因素回歸的自變量:可以是定量,也可以是分類資料,第十四頁(yè),共七十八頁(yè)。,多因素(yīn s249。o)是否影響
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