医学统计学Lo回归.pptx

Logistic 回归 模型 概述 参数估 计 假设 检验 变量 筛选 模型 评价 应用 注意 Logistic回归分析解决的问题 医学研究中，有关生存与死亡，发病与未发病，阴性与阳性等结果的 产生，可能与病人年龄、性别、生活习惯、体质、遗传、心理等许多 因素有关。 如何找出其中哪些因素对结果有影响？以及影响有多大？ 事项 模型 概述 事项 参数 估计 假设 检验 变量 筛选 模型 评价 应用 注意 Question： 为分析家长使用儿童安全座椅的现况及其影响因素，以是否总是使用 儿童安全座椅为因变量，以儿童年龄、性别、父母婚姻状况、家庭月 收入等为自变量，拟采用多因素回归模型筛选影响因素，则可选用的 统计模型是什么？ 为分析年龄、性别、吸烟及收缩压对血清胆固醇水平（mmol/L）的 影响，可采用什么多因素回归模型？ 为研究影响大学生体型（正常、超重、肥胖）的影响因素，可以考虑 什么统计方法？ 模型 概述 注意事 项 参数 估计 假设 检验 变量 筛选 模型 评价 应用 分类 二分类logistic回归模型 非条件logistic回归模型－成组资料 条件logistic回归模型－配对资料 多分类logistic回归模型 模型 概述 注意事 项 参数 估计 假设 检验 变量筛 选 模型 评价 应用 Outline 模型概述 参数估计 假设检验 模型评价 应用及其注意事项 模型 概述 注意事 项 参数 估计 假设 检验 变量 筛选 模型 评价 应用 案例 1 为了探讨冠心病发生的有关影响因素，某课题组选择了26例冠心病 病人和28例对照者进行病例对照研究，调查了两组对象的年龄、高 血压史、家族史、吸烟、高血脂史、动物脂肪摄入、BMI、A型性格 等，试用Logistic回归分析筛选影响冠心病发生的有关因素。 （data：gxb.sav） 模型 概述 参数 估计 假设 检验 变量 筛选 模型 评价 应用 注意事 项 因素 变量名 赋值说明 年龄(岁) X1 <45=1，45～=2，55～=3，65～=4 高血压史 X2 无=0，有=1 高血压家族史 X3 无=0，有=1 吸烟 X4 不吸=0，吸=1 高血脂史 X5 无=0，有=1 动物脂肪摄入 X6 低=0，高=1 体重指数(BMI) X7 <24=1，24～=2，26～=3 A型性格 X8 否=0，是=1 冠心病 Y 对照=0，病例=1 冠心病8个可能的危险因素与赋值 模型 概述 参数 估计 假设 检验 变量筛 选 模型 评价 应用 注意事 项 数据库格式 模型 概述 参数 估计 假设 检验 变量 筛选 模型 评价 应用 注意 Logistic回归模型基本结构 (b0 b1x1  bp xp ) P  1 e exp(b0  b1 x1   bp xp ) P  1 exp(b0  b1 x1   bp xp ) 1 设x1, x2, ……, xp是一组自变量，y是应变量（阳性记为y＝1， 阴性记为y＝0），P表示发生阳性结果的概率。则： 事项 Logistic函数 模型 概述 参数 估计 假设 检验 变量 筛选 模型评 价 应用 注意 b0：常数项，表示在不接触任何潜在危险／保护因素条件下，效应指标 发生与不发生事件的概率之比的自然对数值。 bj：偏回归系数，其流行病学意义是在其他自变量不变的情况下，自变 量xi 每改变一个单位所引起logitP的改变量。+表示危险因素，-表示保护 因素。与衡量影响因素作用大小的比数比（OR）之间有对应关系。 P 事项 logit P  ln( )  b0  b1x1  b2 x2    bp xp 1 P Logistic回归模型基本结构 模型 概述 参数 估计 假设 检验 变量 筛选 模型 评价 应用 Logistic回归模型基本结构 i j 1 1i 1 j j )=b (x  x ) log itP  log itP  ln( Pi （/ 1-Pi） P （ 1-Pj） P log it Pi  ln( i )  b0  b1x1i  b2 x2    bk xk 1 Pi Pj logitPj  ln( )  b0  b1x1 j  b2 x2  bk xk 1 Pj 注意 事项 ln OR=b1(x1i  x1 j ) 模型 概述 参数 估计 假设 检验 变量筛 选 模型 评价 应用 注意 事项 OR = eb OR：优势比（odds ratio） 是病例对照研究中表示疾病与暴露之间联系强度的指标，是病例组的暴露比值与对 照组的暴露比值之比。 当疾病率小于5％时，OR可作为RR的近似值，表示暴露组的疾病危险性是非暴露 组的多少倍。