常用多因素回归分析.pdf

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1、实习七常用多因素回归分析2016/12/4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。22016/12/4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2016/12/4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2016/12/4公共卫生学院医学统计与流行病学系4Logistics回归模型：logit(P)X...X011ppPln()XX...011pp1-Pe

2、01XX1...ppPln()XX...P1-P011pp1e01XX1...ppORexp()i2016/12/4公共卫生学院医学统计与流行病学系5Cox回归模型RRexp()i2016/12/4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）、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？2016/12/4公共卫生学院医学统计与

3、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)1242424.2210.05.7513.629.3624.145.010.217.416.0124.223.09.326.214.3126.454.019.315.119.0319.0315.02.5011.126.0825.222.38.657.617.4623.393.05.669.719.6227.223.08.548.620.3619.494.02.837.342.8225.936.07.218.915.922

4、4.386.06.867.322.7626.9912.08.757.015.3419.032.93.227.731.0025.717.013.0713.58.0521.119.04.906.017.2828.414.08.9013.512.3123.325.03.546.730.2526.394.023.268.25.5924.342.04.517.224.2828.7310.019.056.98.5923.828.08.479.118.9427.4616.019.446.58.8922.8620.09.928.116.0827.9910.017.336.114.1024.4912.06.01

5、7.029.5028.412.014.596.811.7423.376.04.316.325.6430.691.522.068.15.1820.817.03.467.132.2629.393.020.567.56.122016/12/4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92016/12/4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)CoefficientsaUnstandardizedStandardized

6、CoefficientsCoefficientsModelBStd.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：瘦素）102016/12/42016/12/4公共卫生学院医学统计与流行病学系10思考：回归

7、方程中Yˆ、常数项、各偏回归系数的含义；2016/12/4公共卫生学院医学统计与流行病学系112.构建多重线性回归方程后，请思考：回归方程是否有统计学意义？回归方程的拟合效果如何？方差分析和t检验的目的分别是什么？两者关系如何？2016/12/4122016/12/4公共卫生学院医学统计与流行病学系（1）回归方程的假设检验（方差分析）•用于回答总的来说回归方程是否成立H:β=β=…=β=00