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时间:2021-04-20
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1、第八课-SPSS-logistic回归分析问题提出:医学研究中常研究某因素存在条件下某结果是否发生?以及之间的关系如何?因素(X)疾病结果(Y)x1,x2,x3…XK发生Y=1不发生Y=0例:暴露因素冠心病结果高血压史(x1):有或无有或无高血脂史(x2):有或无吸烟(x3):有或无研究问题可否用多元线性回归方法?1.多元线性回归方法要求Y的取值为计量的连续性随机变量。2.多元线性回归方程要求Y与X间关系为线性关系。3.多元线性回归结果不能回答“发生与否”logistic回归方法补充多元线性回归的不足P概率10.5Z值0123-1-2
2、-3图16-1Logistic回归函数的几何图形Β为正值,x越大,结果y=1发生的可能性(p)越大。几个logistic回归模型方程logistic回归模型方程的线性表达对logistic回归模型的概率(p)做logit变换,截距(常数)回归系数Y~(-∞至+∞)线形关系方程如下:在有多个危险因素(Xi)时多个变量的logistic回归模型方程的线性表达:或2.模型中参数的意义Β0(常数项):暴露因素Xi=0时,个体发病概率与不发病概率之比的自然对数比值。的含义:某危险因素,暴露水平变化时,即Xi=1与Xi=0相比,发生某结果(如发病
3、)优势比的对数值。P1(y=1/x=1)的概率P0(y=1/x=0)的概率危险因素Yx=1x=0发病=130(a)10(b)不发病=070(c)90(d)a+cb+d危险因素Yx=1x=0发病=1p1p0不发病=01-p11-p0有暴露因素人群中发病的比例反映了在其他变量固定后,X=1与x=0相比发生Y事件的对数优势比。回归系数β与ORX与Y的关联β=0,OR=1,无关β>1,OR>1,有关,危险因素β<1,OR<1,有关,保护因子事件发生率很小,OR≈RR。多元回归模型的的概念二、logistic回归模型的参数估计1.模型中的参数(
4、βi)估计通常用最大似然函数(maximumlikelihoodestimate,MLE)估计β,由统计软件包完成。,,2.优势比(OR)及可信区间的估计如X=1,0两分类,则OR的1-α可信区间估计公式为回归系数的标准误例:一个研究吸烟、饮酒与食道癌关系的病例-对照资料(886例),试作logistic回归分析。变量的赋值经logistic回归计算后得b0=-0.9099,b1=0.8856,b2=0.5261,方程表达:控制饮酒因素后,吸烟与不吸烟相比患食管癌的优势比为2.4倍OR的可信区间估计吸烟与不吸烟患食管癌OR的95%可信
5、区间:饮酒与不饮酒OR的95%可信区间:三、Logistic回归模型的假设检验1.检验一:对建立的整个模型做检验。说明自变量对Y的作用是否有统计意义。检验方法(讲义260-261页)1)似然比检验(likelihoodratiotest)2)Wald检验3)计分检验(scoretest)例表16-1吸烟、饮酒与食管癌资料(SAS软件计算)1.对建立的整个模型做检验。TestingGlobalNullHypothesis:BETA=0TestChi-SquareDFPr似然比68.54572<.0001计分检验67.07122<.00
6、01Wald检验64.27842<.00012.检验二:检验模型中某β是否对Y有作用。检验假设:检验统计量:主要为Wald检验(SAS软件)例;在大样本时,三方法结果一致。ν=1的χ2例表16-1资料,对各x的β做检验(wald检验)参数β估计值标准误Chi-SquaPr常数-0.90990.135844.8699.0001吸烟0.88560.150034.8625.0001饮酒0.52610.157211.2069.0008OddsRatioEstimatesPoint95%WaldEffectEstimateConfidenceL
7、imits吸烟x12.4241.8073.253饮酒x21.6921.2442.303似然比检验(讲义)对某个β做检验,检验统计量(G)包括p个自变量的对数似然函数包括l个自变量的对数似然函数G服从自由度(d)=p-l的χ2分布似然比检验对β做检验例:X1为吸烟,X2为饮酒,检验饮酒与食管癌关系,H0:β2=0,H1:β2≠0G>3.84,p<0.05,说明调整吸烟因素后,饮酒与食管癌有关系。四、变量筛选目的;将回归系数有显著意义的自变量选入模型中,作用不显著的自变量则排除在外。变量筛选算法有:前进法、后退法和逐步法(stepwise
8、)。例:讲义例16-2,用逐步法选入变量的显著水准为0.10,变量保留在方程的水准为0.15例:16-2讲义261-263页表16-4进入方程的自变量及参数估计变量βSbWaldχ2P标准β’OR常数-4.7051.54
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