logistic回归分析综述.ppt

;我们要讨论的是;多元统计方法;调整或控制;In univariate analysis, the family histories of SAH and ICH were positively associated with each of the subtypes of stroke. whereas after adjustment for potential risk factors, family history of ICH no longer showed a significant association with haematoma.;Family history of intracerebral haematoma was not an independent risk factor for haematoma, but it might be a good predictor, which indirectly influences the pathogenesis of intracerebral haematoma via certain hereditary components such as hypertension, and even lifestyle factors such as alcohol consumption. ;Is family history an independent risk factor for stroke? J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1997 Jan;62(1):66-70.;多元线性回归（简单步骤）;回归的实际应用;SPSS菜单;变量的数量化;名义分类变量的哑变量化;数据格式;回归的一些定义;回归方程的建立;线性与拟合优度;自变量的选择;全局择优法;;AIC准则的计算公式;自变量的选择逐步选择法;自变量到底如何选择;统计“最优”与专业的“最优”;强影响点，记录的选择;强影响点，记录的选择;判断强影响点的指标;判断强影响点的指标（2）;多重共线性;多重共线性的诊断;Spss的实现与结果;实例;容许度越近于0 共线性越大，等于0，完全共线;一、应用;二、应用条件;回归系数符号反常与主要变量选不进方程的原因分析;线性回归的注意事项;回归的发展;Logistic回归;二、 Logistic回归模型;26例冠心病病人和28例对照者进行病例?对照研究（变量赋值表） ;26例冠心病病人和28例对照者进行病例?对照研究（数据格式） ;Logistic回归方程的建立;Logistic回归中的常数项（b0）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对数值。 Logistic回归中的回归系数（ bi ）表示，某一因素改变一个单位时，效应指标发生与不发生事件的概率之比的对数变化值，即OR或RR的对数值。;回归系数的意义;多因素Logistic回归分析时，对回归系数的解释都是指在其它所有自变量固定的情况下的优势比。 存在因素间交互作用时， Logistic回归系数的解释变得更为复杂，应特别小心。;流行病学中的一些基本概念： 相对危险度（relative risk）: RR=P1/P2 比数　　　　　　　　　　　　Odds=P/(1-P) 比数比　　　OR=[P１/(1-P１)]/[P２/(1-P２)] 在患病率较小情况下，OR≈RR;根据Wald检验可知，Logistic回归系数bi服从u分布。因此其可信区间为 进而，优势比e(bi)的可信区间为 ;参数估计;SPSS的实现;analyze-regression-binary logistic-option;结果说明;结果说明（2）我们只看最后一步;结果3;结果4;自变量的筛选;全局择优指标;逐步选择法;似然比检验（likehood ratio test）;比分检验（score test） 　以未包含某个或几个变量的模型为基础，保留模型中参数的估计值，并假设新增加的参数为零，计算似然函数的一价偏导数（又称有效比分）及信息距阵，两者相乘便得比分检验的统计量S 。样本量较大时， S近似服从自由度为待检验因素个数的?２分布。;Wald检验（ wald test） 　即广义的t检验，统计量为u 　 u服从正态分布，即为标准正态离差。 　 Logistic回归系数的区间估计 　;上述三种方法中，似然比检验最可靠，比分检验一般与它相一致，但两者均要求较大的计算量；而Wald检验未考虑各因素间的综合作用，在因素间有共线性时结果不如其它两者可靠。;寻找强影响点，记录的选择; ;西、中西、中三种疗法哑变量化