stata做logistic回归

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1、应用Stata做logistic回归何保昌实际生活中经常会遇到因变量只有0和1的二分类变量，不能满足正态性和方差齐性，故不能直接使用线性模型来拟合方程。Logistic回归正是处理因变量是二分类或多分类变量的一种方法。现已广泛应用于队列研究，病例对照研究和试验性研究，成为分类因变量的首选多变量分析模型。分类按因变量性质，可分为二分类、无序多分类、有序多分类。按是否匹配可分为非条件和条件logistic回归。Stata软件专门有一组命令用于做不同类型的logistic回归，例如：logit、blogit、glogit、clogit、m

2、logit、ologit。1.Logistic回归命令：logit因变量[自变量][,选择项]在进行logistic回归时要注意资料的形式。通常，用于logistic回归的资料有三种形式：(1)分水平频数资料，一般自变量较少，且均为分类变量，常以各变量(包括因变量、自变量)各水平的组合的频数表形式出现。如例1。拟合时仍用上述命令，只是命令中增加[fw=频数变量]选择项。(2)分组频数资料，一般自变量较少，且均为分类变量，常以各自变量(不包括因变量)各水平的组合的频数表形式出现，因变量常表达为分子与分母。如例2。用下列命令：blogi

3、t阳性数变量总观察数变量[，logit命令选择项]或glogit阳性数变量总观察数变量[，level(#)or](3)个体水平资料，即一个观察对象一条记录。如例3，直接使用logit命令估计即可。拟合模型后可以用指令predict得到预测概率，然后进行模型诊断、应用等。例1本例是探讨妇女使用雌激素与患子宫内膜癌之间关系的病例-对照研究资料，见表1，请计算OR及其95％可信区间。再用logistic回归估计参数，写出回归方程，并说明回归系数与OR的关系。也可以用logit命令可以利用例3做逐步回归Stata用于逐步回归分析的命令是在要

4、执行的命令前增加sw。sw回归命令[因变量[自变量]],筛选变量的P值[选择项]其中，筛选变量的P值有3种组合pr(#)/*后退法pe(#)/*向前法pr(#)pe(#)/*逐步后退法pr(#)pe(#)forward/*逐步向前法pr(#)是剔除变量的P值，pe(#)是选入变量的P值，如果只选pr(#)，则表示用后退法，如果同时选用pr(#)和pe(#)表示逐步法。应用时，为防止计算进入死循环，pr(#)须略大于pe(#)。例如，pe(0.05)，pr(0.051)。1.用逐步后退法，剔选变量的概率为：pe(0.05)，pr(0.

5、06)，结果如下：swlogityx1x2x3,pe(0.05)pr(0.06)2.用逐步前进法，剔选变量的概率不变,结果如下：swlogityx1x2x3,pr(0.06)pe(0.05)forward条件logistic回归非条件logistic回归适用于平行组设计的病例-对照研究，队列研究，而不适用于配比设计的病例-对照研究。对于配比的病例-对照研究资料需要用条件logistic回归。其命令为：clogit因变量[自变量],group(配比变量)[level(#)or]其中group()是必选项，它是用来区分各配比组的。lev

6、el(#)及or的意义同logit。例4在子宫内膜癌与使用雌激素关系的研究中，运用了1:4的病例-对照研究，配比因素为年龄，共调查了20对，100例。各变量定义如下：1:match配比组2:yy=1：病例，y=0：对照3:htht=0：无高血压，ht=1：有高血压4:estest=0未使用过雌激素，est=1：使用过雌激素5:dose剂量：dose=0：未使用过，dose=1：0.1-0.299(mg/day)6:drugdrug=0：未使用其他药物，drug=1：使用了其他药物首先，使用ht、est、drug三个变量作条件logi

7、stic回归。.clogityhtestdrug,group(match)结果显示，患高血压(ht)及使用其他药物(drug)与子宫内膜癌无关，而使用过雌激素者患子宫内膜癌的可能性比未使用过雌激素者大。因此，可以进一步考虑剂量-反应关系。变量剂量(dose)可以按两种方法处理，先按线性形式进入模型，再以哑变量形式进入模型，并比较两者的结果。clogityhtdosedrug,group(match）结果显示，随着剂量的上升，服用雌激素与患内膜癌间的联系也明显上升，呈现出明显的剂量－反应关系。这种关系是否为线性的？dose用哑变量形式

8、是否更好？xi:clogityhti.dosedrug,group(match)多类结果的logistic回归在医学研究中，常常会遇到结果变量是多分类的情况，如同一种肿瘤的不同亚型；病例-对照研究中的一个对照组，两个或多个病例组；或一