Number of obs =
LR chi2(1)
=
Prob > chi2
=
Pseudo R2
=
152 30.67 0.0000 0.1455
------------------------------------------------------------------------------
case |
Controls |
9
67 |
76
0.1184
-----------------+------------------------+----------------------
Total |
49
103 |
152
0.3224
|
|
|
Point estimate | [95% Conf. Interval]
并按等级顺序依次取为0，1，2，…。此时，
OR=exp()表示X增加一个等级时，发病危险变为原
来的几倍。 连续性变量：表示增加1(个计量单位)时，发病危险
变为原来的几倍。
回归系数的解释
多分类变量：哑变量(dummy variable)
x＝1时： x1＝1， x2＝0， x3＝0， x4＝0 表示A型血 x＝2时： x1＝0， x2＝1， x3＝0， x4＝0 表示B型血 x＝3时： x1＝0， x2＝0， x3＝1， x4＝0 表示AB型血 x＝4时： x1＝0， x2＝0， x3＝0， x4＝1 表示O型血
lo i( p t ) g eo xs p 0 u .6 r 2 2 .1 e 1 e 1 1 o x 2 s p 8 ure
方法2：logistic回归—输出OR
logit case exposure [fw=f],or
Logit estimates Log likelihood = -90.024994
似然比检验: G=-2lnL-(-2lnL’)
Wald检验: z 检验
i2
(
ˆi SE(ˆi
)2 )
回归系数的解释
回归系数 表示当其它自变量固定不变时， X每改变一个单位，优势对数的改变量（优 势比的对数）。
回归系数的解释
回归系数的解释
二分类变量： OR=exp()表示暴露组发病的危险是
非暴露组的几倍。 等级变量：一般以最小等级或最大等级作为参考组，
_cons | -.6211737 .2066474 -3.01 0.003 -1.026195 -.2161522
------------------------------------------------------------------------------
似然比2 =30.67，P＝0.0000,因此可以认为模型有意义。
.4626866
|
+-----------------------------------------------
chi2(1) = 28.94 Pr>chi2 = 0.0000
方法2：logistic回归—输出回归系数
logit case exposure [fw=f]
Logit estimates Log likelihood = -90.024994
Number of obs =
LR chi2(1)
=
Prob > chi2
=
Pseudo R2
=
152 30.67 0.0000 0.1455
------------------------------------------------------------------------------
组别 间皮瘤病例
对照 合计
表 1 胸膜间皮瘤与接触石棉的关系
以往接触过石棉
未接触过石棉
40
36
9
67
49
103
合计 76 76 152
方法1：卡方检验 方法2：拟合logistic回归模型，即
loig (tp)exopsure
数据结构
case
exposure
f
1
1
40
1
0
36
0
1
9
0
0
67
方法1：2 检验
|------------------------+----------------------
Odds ratio |
8.271605
| 3.4193 21.33091 (exact)
Attr. frac. ex. |
.8791045
| .7075425 .9531197 (exact)
Attr. frac. pop |
条件logistic模型：配比病例对照研究资料
非条件logistic回归模型
lo （ p ） g0 ＋ it 1 X ＝ 1 ＋ 2 X 2 k X k
01X1＋ 2X2＋ ＋ kXk
p1ee01X12X2kXk 1
p1e （ 01X1＋ 2X2＋ ＋ kXk）
参数估计与假设检验
参数的估计：极大似然（MLE） 假设检验：
产生哑变量: tab x,gen(x)
非条件logistic回归
logit 因变量 自变量,[选择项]
sw logit 因变量 自变量,[选择项]
选择项： or 指定结果中给出OR值，缺失时输出回归系数 pr(#)是剔除变量的P值 pe(#)是选入变量的P值
例1(成组病例对照研究) 某单位研究胸膜间皮瘤与接触 石棉的关系，资料见下表。试对其进行分析。
数据特征
因变量（结局）：分类变量 二分类变量(二分类logistic回归) 有序多分类变量(有序多分类logistic回归) 无序多分类变量（无序多分类logistic回归）
自变量（各种影响因素） ：可以是分类变量，也可 以是连续型变量。
二分类资料的分析
非条件logistic模型：成组病例对照研究资料
cc case exposure [fw=f]
Proportion
| Exposed Unexposed | Total Exposed
-----------------+------------------------+----------------------
Cases |
40
36 |
76
0.5263
Coef. Std. Err.
z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
exposure | 2.112829 .4228578 5.00 0.000 1.284043 2.941615