常用多因素回归分析

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1、实习七常用多因素回归分析2014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系1目的要求1.掌握多重线性回归、logistic回归及生存分析的资料特征及应用；2.掌握多重线性回归、logistic回归及生存分析的分析步骤；3.正确解读SPSS结果。22014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系多重线性回归、logistic回归与Cox回归的比较多重线性回归logistic回归Cox回归数据类型Y数值变量Y分类变量Y二分类变量+时间X数值变量、分类变量、等级变量模型结构变量筛选前进法；后退法；逐步法

2、参数估计最小二乘法最大似然法部分似然法参数检验F-test似然比检验似然比检验t-testWald检验Wald检验score检验score检验参数解释偏回归系数bORRR样本含量至少变量数的10倍至少变量数的20倍非删失例数至少变量数的10倍应用因素分析因素分析因素分析预测、控制预测、判别P(Y＝1)生存预测S(t)2014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系3多重线性回归模型2014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系4Logistics回归模型：logit()PX...X

3、011ppPln()...XX011pp1-Pe011XX...ppPln()...XXP1-P011pp1e011XX...ppORexp()i2014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系5Cox回归模型RRexp()i2014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系6讨论内容一、为了研究有关糖尿病患者体内脂联素水平的影响因素，某医师测定了30名男性患者的体重指数BMI(kg/m2)、病程DY（年）、瘦素LEP（ng/ml）

4、、空腹血糖FPG（mmol/L）及脂联素ADI(ng/ml)水平，数据如表7-1所示。结合所学知识，应该如何进行统计分析？2014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系7表7-1脂联素水平与相关因素的测量数据体重病程瘦素空腹脂联素病程瘦素空腹脂联素体重指数指数血糖血糖(X)(X)(X)(X3)(X)(Y)1(X)(X3)(X)(Y)1242424.2210.05.7513.629.3624.145.010.217.416.0124.223.09.326.214.3126.454.019.315.1

5、19.0319.0315.02.5011.126.0825.222.38.657.617.4623.393.05.669.719.6227.223.08.548.620.3619.494.02.837.342.8225.936.07.218.915.9224.386.06.867.322.7626.9912.08.757.015.3419.032.93.227.731.0025.717.013.0713.58.0521.119.04.906.017.2828.414.08.9013.512.3123.3

6、25.03.546.730.2526.394.023.268.25.5924.342.04.517.224.2828.7310.019.056.98.5923.828.08.479.118.9427.4616.019.446.58.8922.8620.09.928.116.0827.9910.017.336.114.1024.4912.06.017.029.5028.412.014.596.811.7423.376.04.316.325.6430.691.522.068.15.1820.817.03.4

7、67.132.2629.393.020.567.56.122014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系8多重线性回归估计线性回归方程假设检验（回归模型、偏回归系数）讨论前提条件（残差图）应用：筛选危险因素、估计变量值、预测、控制92014/12/22公共卫生学院医学统计与流行病学系1.构建由X，X，X，X预测Y的多重1234线性回归方程(SPSS输出结果)CoefficientsaUnstandardizedStandardizedCoefficientsCoefficientsModelBSt

8、d.ErrorBetatSig.1(Constant)30.5281.88216.219.000瘦素-1.161.159-.811-7.323.0002(Constant)53.48110.8484.930.000瘦素-.753.242-.525-3.112.004体重指数-1.087.507-.362-2.145.041a.DependentVariable:脂联素Yˆ53.4811.087X0.753X13（Χ1：体重指数；Χ3：