B2-有序多分类Logistic回归模型

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1、有序多分类logistic回归模型OrdinalRegression暨南大学医学院医学统计学教研室林汉生表1性别和两种疗法对某病疗效的影响性别治疗方法疗效（Y）痊愈2有效1无效0男新药疗法(X2=0)527X1=0传统疗法(X2=1)1010女新药疗法(X2=0)1656X1=1传统疗法(X2=1)6719一、用途和基本原理用途：分析1个有序多分类应变量与多个自变量之间的关联基本原理：依次将应变量按不同的取值水平分割成两个等级，对这两个等级建立反应变量为二分类的logistic回归模型。不管模型中反应变量的分割点在什么位置，模型中各自变量的回归系数i都保持不变，所改变的只

2、有常数项。无效0，有效1，痊愈2无效与有效痊愈，无效有效与痊愈，可建立两个方程。两个方程的常数项不同，但回归系数相同。二分类logistic回归模型Ordinallogistic回归模型（SPSS）无效0，有效1，痊愈2OrdinalModelLargercoefficients（i）indicateanassociationwithlargerscores（Y1：无效；2：有效；3：显效）.Whenyouseeapositivecoefficientforadichotomousfactor,youknowthathigherscoresaremorelikelyf

3、orthefirstcategory(category2isthereferencecategory).Anegativecoefficienttellsyouthatlowerscoresaremorelikely.Foracontinuousvariable,apositivecoefficienttellsyouthatasthevaluesofthevariableincrease,thelikelihoodoflargerscoresincreases.Ordinallogistic回归模型应变量Y有3个等级：无效0、有效1、治愈2影响因素：性别X1（0男；1女）

4、；治疗方法X2（0新药；1传统）；取值大的类别为参照组。某分类变量的回归系数为正时，则暴露组（如新药）为更高的等级（如治愈）的可能性大于参照组（传统药）某连续变量的回归系数为正时，则随着该变量的变量值增加，应变量为更高等级的可能性也增加。二、SPSS操作与结果解释建立数据文件，Weight性别治疗方法疗效（Y）痊愈2有效1无效0男新药疗法(X2=0)527X1=0传统疗法(X2=1)1010女新药疗法(X2=0)1656X1=1传统疗法(X2=1)6719AnalyzeRrgressionOrdinalFactor与Covariate自变量是分类变量，选入Factor

5、栏，取值大的类别为参照组。自变量是计量资料，选入Covariate栏。分别单击：Options,Output,Location,ScaleOptions（默认）Link：logit：EvenlydistributedcategoriesComplementary：HighercategoriesmoreprobableNegative：LowercategoriesmoreprobableProbit：LatentvariableisnormallydistributedCauchit：LatentvariablehasmanyextremevaluesLink：logit

6、：用于反应变量各取值水平发生概率相近的资料Complementary：用于反应变量取值水平高的水平发生概率高的资料Negative：用于反应变量取值水平低的水平发生概率高的资料Probit：用于潜在变量服从正态分布的资料Cauchit：用于潜在变量存在很多极端值的资料OutputTestofparallellines:不管反应变量的分割点在什么位置，模型中各自变量的系数都保持不变Location（默认）Scale（默认）单击OK说明各种取值水平组合中有多少其观察频数为0。如果有连续性变量，这个比例会较大。变量各水平的例数似然比检验：模型中自变量偏回归系数是否全为0。结果P=

7、0.000，说明至少有一个自变量的偏回归系数不为0。拟合优度检验：各种取值水平组合中其观察频数为0的比例较高时，该检验不可靠。本例P值均大于0.05，拟合较好。伪决定系数：分类数据，该系数一般不会太高。经Testofparallellines，2＝1.47，P＝0.480。可认为：不管反应变量的分割点在什么位置，模型中各自变量的系数都保持不变。该资料适合用有序多分类Logistic回归模型。参数估计无效，有效，治愈无效与有效治愈，无效有效与治愈，可建立两个方程。OR＝exp（）不同疗法的OR值为exp(1.7