sas软件中logistic、log-binomial及稳健poisson回归模型的比较

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1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterComparisonamongLogistic，LogbinomialandmodifiedPl")n,gressionmodelinSASsoftOlSSOnreresslonm011elinsoltwareByDongshengLiuSupervisor：Prof．WeidongZhangEpidemiologyandHealthStatisticsCollegeofPublicHealthJune2013原创性声明

2、本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：日期：年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分

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4、目的本文通过模拟不同患病率的二项分布数据，采用SAS软件的Logistic、GENMOD程序进行分析，比较Logistic、Poisson、Log．binomial回归在不同率时的拟合效能，并结合实例验证。方法本研究根据反设事实的实验方法设定对照组(非暴露组)发病率及相对危险度来模拟暴露与非暴露的不同结局。假设研究样本量为200、500、1000，它们进入暴露组与非暴露组的概率均为50％。同时模拟一个分层因素，分为S1、S2两层，暴露组进入S1层的概率是60％，那么非暴露组进入该层的概率为40％，剩余的个体进入S2层。对这个既定的方

5、案采用SAS软件的Logistic实现Logistic回归模型，GENMOD过程实现Poisson回归模型和Log．binomial回归模型，比较Logistic、Poisson、Log．binomial回归在不同率时的拟合效能，并比较同一方法在其他条件一定的情况下，样本量的不同引起的效能改变。结果1当对照组(非暴露组)发病率等于5％，样本量为200时，Logistic回归分析I冰=1时0．I／O．1(S1层暴露／非暴露发病率，下同)对应的OR=I(0．34，2．94)，0．2／0．2对应的OR=l(0．42，2．41)；RjP2时

6、，0．2／0．1对应的OR=2．20(0．85，5．70)，0．4／0．2对应的OIP2．51(1．13，5．57)；RR=3时，O．3／0．1对应的OR=3．65(1．47，9．06)，O．6／0．2对应的OR=5．12(2．33，11。23)。Log．binomial模型和Poisson回归模型在三种情况下估计值均与设定值相同，但RR相同时随率的增高精度增加。2当对照组(非暴露组)发病率为0．5％时，Logistic回归模型在I水=2时0．02／0．01对应的OR-2．02，O．04／0．02对应的OR=2．04；RR=3时，0

7、．03／0．01对应的OR=3．05，0．06／0．02对应的OR=3．10，与对照组发病率等于5％时比较，所得T摘要OR值更接近于设定的RR值。Log．binomial模型和Poisson回归模型在三种情况下估计值均与设定值相同。与对照组发病率等于5％时比较，这三种回归方法估计RR置信区间的精度均下降。3当RR=1时，对照组发病率极低时，三种模型参数估计的置信区间跨度较大，如n=500，O．00I／0．001对应OR置信区间(0．00，287．37)，Log-binomial模型的RR(0．00，285．74)，Poisson模型

8、的RR(0．00，286．55)。随着对照组发病率的增高，三种模型的参数估计的置信区间跨度逐渐缩小，即精度升高。同时，随着样本含量的增大，三种模型在相同发病率时参数估计的置信区间跨度逐渐缩小即精度升高。结论对照组(非暴露组)发病率、样