醫(yī)學(xué)]醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)第十六章logistic回歸分析-展示頁(yè)
2025-01-24 22:35本頁(yè)面
【正文】 表示暴露劑量為 0時(shí)個(gè)體發(fā)病與不發(fā)病概率之比的自然對(duì)數(shù)。 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 7 第一節(jié) logistic回歸 （非條件 logistic回歸 ） 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 8 一、基本概念 1 0 Y?? ??發(fā)生應(yīng)變量未發(fā)生12, , , mX X X自變量， 在 m個(gè)自變量的作用下陽(yáng)性結(jié)果發(fā)生的概率記作 : ),|1( 21 mXXXYPP ???1P??02022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 9 11 ZP e ?? ?若令 : mm XXXZ ???? ????? ?221100 1 1 2 2l n =1 mmP X X XP ? ? ? ??? ? ? ? ? ??????0 1 1 2 211 e xp [ ( ) ]mmPX X X? ? ? ??? ? ? ? ? ?回 歸 模 型 其中 0? 為常數(shù)項(xiàng)， m??? , 21 ? 為回歸系數(shù)。 2?2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 6 種類(lèi) : 1. 成組（非條件） logistic回歸方程。 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 5 用途： 研究某種疾病或現(xiàn)象發(fā)生和多個(gè)危 險(xiǎn)因素（或保護(hù)因子）的數(shù)量關(guān)系。 資料： 1. 應(yīng)變量為反映某現(xiàn)象發(fā)生與不發(fā)生的二值變量； 2. 自變量宜全部或大部分為分類(lèi)變量，可有少數(shù)數(shù)值變量。2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 1 第十六章 logistic回歸分析 (Logistic Regression) 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 2 Content ? Logistic regression ? Conditional logistic regression ? Application 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 3 講述內(nèi)容 : 第一節(jié) logistic回歸 第二節(jié) 條件 logistic回歸 第三節(jié) logistic回歸的應(yīng)用 及其注意事項(xiàng) 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 4 目的： 作出以多個(gè)自變量（危險(xiǎn)因素）估計(jì)應(yīng)變量（ 結(jié)果因素） 的 logistic回歸方程。屬于概率型非線性回歸。分類(lèi)變量要數(shù)量化。 用 檢驗(yàn)（或 u檢驗(yàn)）的 局限性 ： 1個(gè)危險(xiǎn)因素； 。 2. 配對(duì)（條件） logistic回歸方程。 概率 P： 0～ 1， logitP：－ ∞～ ∞。 回歸系數(shù) 表示自變量 改變一個(gè)單位時(shí) logitP 的改變量。計(jì)算公式為： 1100/( 1 )/( 1 )jPPORPP???優(yōu)勢(shì)比 OR(odds ratio) 式中 1P 和 0P 分別表示在 jX 取值為 1c 及 0c 時(shí)的發(fā)病概率， jOR 稱作多變量調(diào)整后的優(yōu)勢(shì)比，表示扣除了其 他 自變量影響后危險(xiǎn)因素的作用。 1100/( 1 ) 1 , /( 1 )PPP O R R RPP?? ? ? ??當(dāng) 則有10 e x p [ ( ) ]jjO R c c???即2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 15 11( 1 )iinYYiiiL P P????? 1l n [ l n ( 1 ) l n( 1 ) ]ni i i iiL Y P Y P?? ? ? ?? mbbbb ,210? 二、 logistic回歸模型的參數(shù)估計(jì) 1. 參數(shù)估計(jì) 原理：最大似然 ( likelihood )估計(jì) 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 16 )](e x p [? 01 ccbRO jj ??若自變量 jX 只有暴露和非暴露兩個(gè)水平 ，則優(yōu)勢(shì)比 jOR 的 ??1 可信區(qū)間估計(jì)公式為 )e x p ( 2/ jbj Sub ?? 2. 優(yōu)勢(shì)比估計(jì) 可反映某一因素兩個(gè)不同水平（ c1， c0）的優(yōu)勢(shì)比 。 121 0 1 0 1 0 XXY??????????????????吸煙不吸煙飲酒不飲酒病例對(duì)照確 定 各 變 量 編 碼 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 18 分層 吸煙 飲酒 觀察例數(shù) 陽(yáng)性數(shù) 陰性數(shù) g X 1 X 2 n g d g ng ? d g 1 0 0 199 63 136 2 0 1 170 63 107 3 1 0 101 44 57 4 1 1 416 265 151 表 161 吸煙與食道癌關(guān)系的病例－對(duì)照調(diào)查資料 2022/2/12 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 19 經(jīng) l o g i s t i c 回歸計(jì)算后得 0b = 0 . 9 0 9 9 ， 0bS = 0 . 1 3 5 8 ； 1b = 0 . 8 8 5 6 ， 1bS = 0 . 1 5 0 0 ； 2b = 0 . 5 2 6 1 ， 2bS = 0 . 1 5 7 2 吸煙與不吸煙的優(yōu)勢(shì)
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