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分析的一般步骤
变量的编码 哑变量的设置和引入 各个自变量的单因素分析 变量的筛选 交互作用的引入 建立多个模型 选择较优的模型 模型应用条件的评价 输出结果的解释
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1.变量的编码
变量的编码要易于识别 注意编码的等级关系 改变分类变量的编码，其分析的意 义并不改变。 牢记编码
正确选择预测概率界值，简单地以 0.5为界值，但并不是最好的。
C指数
预测结果与观察结果的一致性的度 量。C值越大（最大为1），模型预 测结果的能力越强。
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非条件logistic回归
研究对象之间是否发生某事件 是独立的。
适用于：
成组的病例-对照研究 无分层的队列研究或横断面调查
如果一定要进 行直线回归也 可以做出结果， 但此时效果不 佳。当自变量 取一定值时， 因变量的预测 值可能为负数。
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一般直线回归难以解决的问题
医学数据的复杂、多样
连续型和离散型数据
医学研究中疾病的复杂性
一种疾病可能有多种致病因素或与多种危 险因素有关
疾病转归的影响因素也可能多种多样 临床治疗结局的综合性
缺失数据少、测量误差低的优先选择
经验上考虑
双变量分析中有显著性的自变量（P ≤０.15） 选择那些改变主效应的自变量
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变量的筛选
变量筛选的可用方法
逐步logistic回归：自动选择有显著性的自变 量，不仅用于自变量的剔选，也用于交互作 用项是否显著的判断。 前进法：逐个引入模型外的变量 后退法：放入所有变量，再逐个筛选
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疾病影响因素的研究
病因学研究
病例-对照研究 队列研究
影响因素的研究
横断面调查 临床试验
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校正混杂因素
一般采用Mantel-Haenszel分层分 析
分层较细或存在格子零频数时， M-H法无法采用。 logistic回归分析可综合校正多个 混杂因素的影响
可不考虑参数估计的偏性。
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交互作用的检验 交互作用的解释
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6.建立多个模型
饱和模型 自定义的模型
从饱和模型中选择自变量 再建立模型
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7.选择较优的模型
模型拟合优度检验
AIC（Akaike information criterion）： 同一资料的多个模型的比较，此值越小，模型越合适。
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疾病预后的估计
logistic回归模型作为一种概率模型， 可用于预测某事件发生的概率。 logistic回归不要求在因变量正态假 设的前提下进行预测。
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疾病诊断
疾病诊断的判别
诊断性试验研究中，敏感度和特 异度的估计
logistic回归模型综合校正协变量的 影响
理论上看，前进法选择变量的经验公式缺乏总体概念， 当用于因素分析时，建议用后退法。当变量间有完全相 关性时，后退法无法使用，可用前进法。
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5.交互作用的引入
交互作用的定义
当自变量和因变量的关系随第三个变量 的变化而改变时，则存在交互作用
交互作用项的引入
基于临床实际认为对结果有重要影响 基于模型应用条件的分析 引入两个自变量的乘积项
称此为logistic回归模型
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P = ez / (1 + ez ) ea+b1x1+b2x2+… +bkxk
P =1 + ea+b1x1+b2x2+… +bkxk
此为非条件logistic回归模型 应用于成组数据的分析
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自变量取定一些值时，因变量取0、1的概率就是
hnum
'住院号/门诊号'
chname
'患者中文姓名'
drugroup
'组别'
name
'患者姓名'
sex
'患者性别'
age
'患者年龄'
value labels sex 1 '男' 2 '女' /hisc 1 '是' 0 '否' 9 '无法判断' /nsex 1 '正常' 0 '异常' 9 '未检' /demdx 1 '有' 0 '无' /addx 0 '无' 1 '危险性' 2 '可能' 3 '很可能' /edu 0 ‘文盲’ 1 ‘小学程度’ 2 ‘初中及以上'
条件概率，对条件概率进行logistic回归，称为条 件logistic回归
表达式： eb1x1+b2x2+… +bkxk
P =1 - eb1x1+b2x2+… +bkxk
常用于分析配比的资料
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概述小结
logistic回归对因变量的比数的对数值 （ logit值）建立模型 因变量的logit值的改变与多个自变量的 加权和呈线性关系 因变量呈二项分布
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一元直线回归模型 y=a+bx+e
多元直线回归模型 y = a + b1x1 + b2x2 + … + bkxk + e
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F(y) ：因变量的logit值
1.00
0.75
0.50
0.25
0.00
-4.00
-2.00
0.00
2.00
4.00
X：自变量
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Wald x2检验：同上 似然比检验：自变量不在模型中与
在模型中的似然值比较。 Score检验
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输出结果的解释
回归系数的解释
系数的正负值：正（负）系数表示随自变量的 增加因变量logit值的增加（减少）。
二分类自变量 系数为比数比的对数值，由此比数比=eb
多分类自变量 以第i类作参照，比较相邻或相隔的两个类别。
0
0
初中：2 0
1
0
高中：3 0
0
1
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以高中作为参照
教育程度
X1
X2
X3
文盲：0
1
0
0
小学：1
0
1
0
初中：2
0
0
1
高中：3
0
0
0
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SPSS提供的方法
Indicator: 默认。以第1 或最后1类作对照，其他每类与 对照比较；
Sample: 以第1 或最后1类作对照，其他每类与对照比较， 但反映平均效应。
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3.自变量的单因素分析
了解自变量与因变量的分布 检验是否符合建立模型的应用条件
偏离应用条件时，进行数据变换
各个自变量两组间的比较
计数资料 计量资料
双变量分析
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么么么么方面
Sds绝对是假的
4.变量的筛选
变量筛选的原则
专业上考虑 测量上考虑
共线性问题：计算相关矩阵，相关系数0.80.9，则选其一。
诊断性试验
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条件logistic回归
研究中有N个配比组，每组中n个病 例配m个对照者。这时，各个研究 对象发生某事件的概率即为条件概 率。 适用于 配比设计的病例-对照研究 精细分层设计的队列研究
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logistic回归的应用
疾病影响因素的研究 校正混杂因素 疾病预后的估计 疾病诊断
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简单的解决方法
固定其他因素，研究有影响的一两个因 素； 分层分析：按1~2个因素组成的层进行 层内分析和综合。 统计模型
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寻找合适的模型
进行logit变换
p
logit(p) = ln( —1—－)p， p为y=1所对应的概率 0.1
logit(0.1) = ln( ——— ) = ln(0.1/0.9) 1 － 0.1
使用变量数值标识（value labels） 记录编码内容
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变量的编码
变量名 变量标识 变量值 值标识
SEXHale Waihona Puke 性别1男2女
EDU 教育程度 0 文盲
1 小学
2 初中及以上
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variable labels
qnum
'问卷序号'
rnum
'录入序号'
pnum
'病人编号'
连续型自变量 当自变量改变一个单位时，比数比为eb
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输出结果的解释
模型拟合的优劣
自变量与结果变量（因变量）有无关系
确认因变量与自变量的编码 模型包含的各个自变量的临床意义 由模型回归系数计算得到的各个自变 量的比数比的临床意义
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输出结果的解释
模型的预测结果的评价 敏感度、特异度和阳性预测值
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