SPSS-配对条件 Logistic 回归分析

《SPSS-配对条件 Logistic 回归分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、SPSS配对调查资料的条件Logistic回归分析（1:1或1:n）1.1:1病例对照研究的基本概念  在管理工作中，我们也经常要开展对照调查。例如为什么有的人患了胃癌，有的人却不会患胃癌？如果在同一居住地选取同性别、年龄相差仅±2岁的健康人作对照调查，调查他们与患胃癌有关的各种影响因素，这就是医学上很常用的所谓“1:1病例对照研究”。病例对照研究资料常用条件Logistic回归分析。条件Logistic回归模型（conditionallogisticregressionmodel,CLRM)，下称CL

2、RM模型。2.条件Logistic回归模型的一个实例   某地在肿瘤防治健康教育、社区干预工作中做了一项调查，内容是三种生活因素与胃癌发病的关系。调查的三种生活因素取值见表11-6。请拟合条件Logistic回归模型，说明胃癌发病的主要危险因素。表11-6 三种生活因素与胃癌发病关系的取值------------------------------------------------------------------------------------------变量名                

3、      取值范围------------------------------------------------------------------------------------------     X1(不良生活习惯)          0，1，2，3，4表示程度（0表示无，4表示很多）     X2(喜吃卤食和盐腌食物)    0，1，2，3，4表示程度（0表示不吃，4表示喜欢吃、吃很多）     X3(精神状况)              0表示差，1表示好---------------

4、---------------------------------------------------------------------------表11-7  50对胃癌病例（S=1）与对照（S=0）三种生活习惯调查结果------------------------------------------------------------------------------------------病例          对照                    病例           对照---

5、--------------------------------------------------------------------------No SX1X2X3   NoSX1X2X3         NoSX1X2X3   NoSX1X2X3------------------------------------------------------------------------------------------ 1  1 2 4 0      1 0 3 1 0            

6、26 1 2 2 05     26 0 1 1 02  1 3 2 1      2 0 0 1 0            27 1 2 0 1     27 0 0 2 13  1 3 0 0      3 0 2 0 1            28 1 1 1 1     28 0 3 0 14  1 3 0 0      4 0 2 0 1            29 1 2 0 1     29 0 4 0 05  1 3 0 1      5 0 0 0 0            30 1 

7、3 1 0     30 0 0 2 16  1 2 2 0      6 0 0 1 0            31 1 1 0 1     31 0 0 0 07  1 3 1 0      7 0 2 1 0            32 1 4 2 1     32 0 1 0 18  1 3 0 0      8 0 2 0 0            33 1 4 0 1     33 0 2 0 19  1 2 2 0      9 0 1 0 1            34 1 2 0 1 

8、    34 0 0 0 110  1 1 0 0     10 0 2 0 0            35 1 1 2 0     35 0 2 0 111  1 3 0 0     11 0 0 1 1            36 1 2 0 0     36 0 2 0 112  1 3 4 0     12 0 3 2 0            37 1 0 1 1     37 0 1 1 013  1 1 1 1     13