多变量分析方法与软件应用.docVIP

多变量分析方法与软件应用 [讲课提纲] 概论 一．为什么开设这门课程 二．混淆因素调整和多变量分析 三．多变量分析的其它应用 四．教学安排的主要内容 第二章 多元线形回归分析 第一节 多元线形回归的概念和应用 一．多元回归的概念 二．多元先线形回归在应用上的扩展 三．回归分析的主要应用 第二节 线形回归和相关及散点图 一．线形回归和相关 二．散点图在两种方法中的应用 第三节 多元线形回归和相关的分析 一．多元线形回归方程参数估计方法 二．对回归方程的统计学检验 三．对自变量的显著性检验 四．标准化回归系数 五．多元线形相关 六．应变量的预测值及其可信区间 七．残差分析和共线性诊断 第四节 变量的选择和设置方法 一．变量的选择方法 二．设置变量的方法 第五节 多元线形回归的SPSS软件应用 一．变量的定义和编码 二．建立数据库 三．SPSS统计分析软件总菜单 四．SPSS软件线形回归分析应用方法 五．计算举例 Logistic 回归分析 第一节 Logistic 回归模型基本原理和应用方法 一．Logistic 回归模型 二．Logistic 回归模型参数βi的意义 三．Logistic 回归模型在病例对照研究中的应用 四．混淆因素调整和乘法模型 五．Logistic 回归模型的相互作用 六．剂量反应检验 七．Logistic 回归模型参数估计 第二节 非条件Logistic 回归分析和SPSS软件应用 一．非条件Logistic 回归分析SPSS软件功能 二．SPSS软件的Binary Logistic Regrression 过程 三．应用举例 第三节 条件Logistic 回归分析和SAS软件应用 一．条件Logistic 回归的基本原理 二．应用SAS软件应用进行条件Logistic 回归分析 第七章 生存分析 第一节 生存分析的基本方法 一．生存分析的基本方法 二．常用的生存时间函数类型 三．生存函数S(t)的估计方法 四．几种常见的生存函数分布 第二节 寿命表分析和SPSS软件应用 一．SPSS 软件Lift Table 方法主要功能 二．SPSS软件的Life Table过程 三．寿命表分析举例 第三节 Kaplan-Meier方法和SPSS软件应用 aplan-Meier方法的主要特点和功能 二．SPSS软件Kaplan-Meier过程 三．Kaplan-Meier方法举例 第四节 COX回归模型基本原理和分析方法 OX回归模型的基本概念 二．COX回归模型的基本形式 三．COX回归模型与时间T的关系 四．参数估计与检验 五．残差的估计 六．突出点的检查 七．对COX回归模型的检查 八．协变量对生存时间影响的重要指标 九．COX回归模型与多元线形回归 第五节 COX回归模型分析和SPSS软件应用 SPSS软件COX回归分析的主要功能 二．SPSS软件Cox Regression过程 三．应用实例 [需要掌握的主要内容] 1. 掌握多元线形回归的概念和应用； 2. 掌握多元线形回归、Logistic 回归和COX 回归的概念和分析方法； 3．掌握多元线形回归、Logistic 回归和COX 回归SPSS分析软件，会分析相关资料和解释输出的分析结果。 [参考题] 1．为什么多变量回归分析可用于混淆因素调整？ 2. 多元线形回归、Logistic 回归和COX 回归三者异同点，以及各自的应用范围。 3. 在多元回归分析中，回归系数β的意义是什么？ 相关系数分几类？ 各有何意义？ 4．在回归分析中进行残差分析的意义是什么？如何寻找强影响点？ 5．在回归分析中常遇到共线性问题，为什么会出现共线性问题？如何进行分析和诊断？ [主要参考书] 张文彤. SPSS 11.0 统计分析教程（高级篇），北京希望电子出版社.