logistic回归分析—医学课件

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1、Logistic回归分析LogisticRegression寇长贵(副教授)Tel:0431-85619173Mail:koucg@jlu.edu.cn流行病与卫生统计学教研室吉林大学公共卫生学院主要内容概述非条件logistic回归条件logistic回归logistic回归的应用注意事项Logistic回归Logistic回归是一个较好的，目前常用的，控制混杂因素的多因素分析方法。Logistic回归中y呈现为二值变量形式。如发病与不发病，死与活,成功与失败,阳性与阴性,等等。当应变量只取二个数值时常记为1与0，在SAS的logistic回归中最好记

2、成1与2。Y=1：反应，如：发病，死亡，成功Y=2：不反应，如：不发病，存活，不成功Logistic回归的应用在队列研究中用于预测:把各协变量代入方程，得到P值，即发病的概率。因素关联分析：分析哪些因素（协变量）对疾病的发生有显著作用。对各偏回归系数作显著性检验，如显著，则说明在排除其它因素的影响后，该因素与发病有显著关系。求各因素在排除其它因素的影响后，对于发病的相对危险度（或比数比）比较各因素对于发病的相对重要性:比较各标准化偏回归系数bi绝对值的大小，绝对值大的对发病的作用也大。Logistic回归目的：作出以多个自变量（危险因素）估计应变量（结果

3、因素）的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。资料：1.应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量；2.自变量宜全部或大部分为分类变量，可有少数数值变量。分类变量要数量化。用途：研究某种疾病或现象发生和多个危险因素（或保护因子）的数量关系。用检验（或u检验）的局限性：1.只能研究1个危险因素；2.只能得出定性结论。种类:1.成组（非条件）logistic回归方程。2.配对（条件）logistic回归方程。logistic回归（非条件logistic回归）一、基本概念，在m个自变量的作用下阳性结果发生的概率记作:若令:回归模型概率P：0～1，log

4、itP：－∞～∞。取值范围图16-1logistic函数的图形模型参数的意义常数项表示暴露剂量为0时个体发病与不发病概率之比的自然对数。回归系数表示自变量改变一个单位时logitP的改变量。流行病学衡量危险因素作用大小的比数比例指标。计算公式为：优势比OR(oddsratio)与logisticP的关系：二、logistic回归模型的参数估计参数估计原理：最大似然(likelihood)估计2.优势比估计可反映某一因素两个不同水平（c1，c0）的优势比。例1一个研究吸烟、饮酒与食道癌关系的病例－对照资料，试作logistic回归分析。确定各变量编码表1吸

5、烟与食道癌关系的病例－对照调查资料经logistic回归计算后得:的95可信区间:三、logistic回归模型的假设检验2.1.似然比检验方法：前进法、后退法和逐步法。检验统计量：似然比统计量、Wald统计量四、变量筛选例如：为了探讨冠心病发生的有关危险因素，对26例冠心病病人和28例对照者进行病例对照研究，各因素的说明及资料见表2和表3。试用logistic逐步回归分析方法筛选危险因素。表2冠心病8个可能的危险因素与赋值表3冠心病危险因素的病例对照调查资料表4进入方程中的自变量及有关参数的估计值学会看结果！实习一下！数据库10－2Logisti

6、c回归LOGISTIC回归方程为：y=ln(P/(1-P))=0.700+1.702×性别+0.602×病情+1.174×抗生素10-0.014×出院时间（天）Logistic回归条件logistic回归一、原理表51:M条件logistic回归数据的格式*t=0为病例，其他为对照条件logistic模型二、应用实例表16-8例16-3进入方程中的自变量及有关参数的估计值采用逐步法6个危险因素变量筛选4个进方程，结果见表16-9。1:2匹配资料某研究者调查了某地在冬季两个月期间65岁居民患严重感冒的情况（指需要住院治疗）。根据性别、年龄，每个病例配两个对

7、照。研究目的是想了解接种一种疫苗及患有肺部疾病与患严重感冒之间的关系。SPSSAnalyze→Survival→CoxRegression…同样适用于m:n的匹配设计分析logistic回归的应用及其注意事项一、logistic回归的应用1．流行病学危险因素分析logistic回归分析的特点之一是参数意义清楚，即得到某一因素的回归系数后，可以很快估计出这一因素在不同水平下的优势比或近似相对危险度，因此非常适合于流行病学研究。logistic回归既适合于队列研究(cohortstudy)，也适合于病例-对照研究(case-controlstudy),同样还

8、可以用于断面研究(cross-sectionalstudy)logistic回归