20xx年醫(yī)學(xué)專題—流行病學(xué)常用多因素回歸統(tǒng)計分析-展示頁
2024-11-15 05:54本頁面
【正文】 生存，其它為混雜因素，需要排除混雜干擾,第十二頁，共七十八頁。o)較未放療(f224。,本例目標(biāo)探討術(shù)中放療(f224。)胰臟癌病人生存時間的研究。i)平等,第十頁，共七十八頁。,本例目標(biāo)分析影響生存的多個因素，因素間地位(d236。) 關(guān)于胰臟癌病人生存時間的研究。 基本的處理方法：多因素回歸,第八頁，共七十八頁。sh236。nɡ ji224。)與療效 實(shí)驗(yàn)組VS對照組：t檢驗(yàn)、卡方、秩和、方差分析 相關(guān)性研究 相關(guān)分析 回歸分析,第七頁，共七十八頁。,一、多因一果的回歸(hu237。)目標(biāo),掌握(zhǎngw242。,本講學(xué)習(xí)(xu233。,本章(běn zhānɡ)我們來交流點(diǎn)什么？,多因素(yīn s249。,流行病學(xué)多變量分析(fēnxī)工具,回歸 多因素、多元線性回歸 多因素、多元logistic回歸 COX 比例(bǐl236。,disease,source,gene,environment,health,habit,SES,gender,age,???,,Example of complexity of medical study,第二頁，共七十八頁。nɡ xu233。 x237。流行病學(xué)資料的多因素回歸(hu237。guī)分析,鄭衛(wèi)軍 流行病學(xué)(linɡ b236。)與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)教研室,第一頁，共七十八頁。,Example of complexity in medical study,physical activity,eating,drinking,smoking,social economic status,endured glucose,blood pressure,weight,cholesterol,diabetes,coronary heart disease,environment,life style,endogeneous factors,diseases,,,第三頁，共七十八頁。)風(fēng)險模型 主成分分析 因子分析 聚類 判別分析 路徑分析 結(jié)構(gòu)方程模型,第四頁，共七十八頁。)線性回歸 多因素logistic回歸 多因素COX 回歸,第五頁，共七十八頁。x237。)多因素回歸的技巧及注意點(diǎn),第六頁，共七十八頁。guī)分析方法,比較研究 實(shí)驗(yàn)因素(yīn s249。,多因素問題常見(ch225。n)情況,常見于觀察性研究 探討多個因素作用模式(m243。) 分析由于分組不均衡造成存在著混雜因素 實(shí)驗(yàn)性研究也可以遇到。,舉例(jǔ l236。該研究的終點(diǎn)為死亡，包括很多可能影響生存的因素,第九頁，共七十八頁。w232。,舉例 關(guān)于(guāny該研究的終點(diǎn)為死亡，探討術(shù)中放療對生存的影響,第十一頁，共七十八頁。nɡ li225。nɡ li225。,COX回歸分析(fēnxī)結(jié)果,第十三頁，共七十八頁。)回歸,多因素線性回歸：因變量定量資料 多因素logistic回歸：因變量是分類資料（常見二分類） 多因素Poisson回歸：因變量是泊松分布資料 多因素COX比例風(fēng)險模型：因變量是時間生存(shēngc,不同方法的應(yīng)用(y236。ng)場合,病例對照研究(y225。,不同方法的應(yīng)用(y236。ng)場合,線性回歸 隊(duì)列/實(shí)驗(yàn)性研究(y225。,思考(sīkǎo)：什么樣的設(shè)計？采用什么樣的方法？,例1 某研究者跟蹤隨訪已發(fā)病冠心病病人，研究病人的年齡age、性別sex（0為女性、1為男性）、心電圖檢驗(yàn)(jiǎny224。,例1 某研究者希望研究病人的年齡age、性別sex（0為女性、1為男性）、心電圖檢驗(yàn)是否(sh236。,第十七頁，共七十八頁。,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(x236。)、年齡、紅肉日均攝入量、吸煙、飲酒、高血糖、血管彈性指數(shù) 哪些因素可以做呢？,第十九頁，共七十八頁。)回歸嗎？,橫截面調(diào)查的數(shù)據(jù) 疾?。盒难懿?、高血壓 相關(guān)因素(yīn s249。,多因素回歸(hu237。,樣本量,線性回歸：納入回歸模型(m243。ng)變量數(shù)的510倍 Logistic回歸：陽性數(shù)納入模型變量數(shù)的510倍，總樣本量至少乘以2 樣本量過少，則導(dǎo)致抽樣誤差增加，回歸模型擬合效果變差,第二十二頁，共七十八頁。)篩選,1. 常見方法 單因素加多因素方法 即單因素回歸P值0.05,0.1,0.2的納入(n224。)模型分析。,24,（1）前進(jìn)(qi225。n)法 （2）后退法 （3
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