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391  logistic回归分析 (Logistic Regression) 392ContentLogistic regression Conditional logistic regression Application 393讲述内容:第一节 logistic回归第二节 条件logistic回归第三节 logistic回归的应用 及其注意事项 394目的：作出以多个自变量（危险因素）估计应变量（结果因素）的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。资料：1. 应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量；2. 自变量宜全部或大部分为分类变量，可有少数数值变量。分类变量要数量化。 395用途：研究某种疾病或现象发生和多个危 险因素（或保护因子）的数量关系。 用 检验（或u检验）的局限性： 1.只能研究1个危险因素； 2.只能得出定性结论。 396 种类: 1. 成组（非条件）logistic回归方程。 2. 配对（条件）logistic回归方程。 397第一节? logistic回归 （非条件logistic回归 ） 398 一、基本概念，在m个自变量的作用下阳性结果发生的概率记作: 399若令: 回归模型概率P：0～1，logitP：－∞～∞。 取值范围 3910图16-1 logistic函数的图形 3911模型参数的意义常数项 表示暴露剂量为0时个体发病与不发病概率之比的自然对数。回归系数 表示自变量 改变一个单位时logitP 的改变量。 3912流行病学衡量危险因素作用大小的比数比例指标。计算公式为：优势比OR(odds ratio) 3913与 logisticP 的关系： 3914 3915二、logistic回归模型的参数估计 参数估计 原理：最大似然( likelihood )估计 3916 2. 优势比估计 可反映某一因素两个不同水平（c1，c0）的优势比。 3917例16-1 表16-1是一个研究吸烟、饮酒与食道癌关系的病例－对照资料，试作logistic回归分析。 确定各变量编码 3918表16-1 吸烟与食道癌关系的病例－对照调查资料 3919经logistic回归计算后得:的95?可信区间: 3920 三、logistic回归模型的假设检验 2.1.似然比检验 3921方法：前进法、后退法和逐步法。检验统计量：不是 F 统计量，而是似然比统计量、  Wald 统计量和计分统计量之一。四、变量筛选例16-2 为了探讨冠心病发生的有关危险因素，对26例冠心病病人和28例对照者进行病例?对照研究，各因素的说明及资料见表16-2和表16-3。试用logistic 逐步回归分析方法筛选危险因素。 3922表16-2 冠心病8个可能的危险因素与赋值 3923表16-3 冠心病危险因素的病例?对照调查资料 3924 表16-4 例16-2进入方程中的自变量及有关参数的估计值 学会看结果！ 3925 3926一、原理 第二节 条件logistic回归 3927表16-5 1: M 条件logistic回归数据的格式 * t = 0 为病例，其他为对照 3928条件 logistic 模型 3929二、应用实例 3930表16-7 喉癌1:2配对病例?对照调查资料整理表 P344: 3931表16-8 例16-3进入方程中的自变量及有关参数的估计值 采用逐步法 6个危险因素 变量筛选 4个进方程，结果见表16-9。 3932一、logistic回归的应用1．流行病学危险因素分析 logistic回归分析的特点之一是参数意义清楚，即得到某一因素的回归系数后，可以很快估计出这一因素在不同水平下的优势比或近似相对危险度，因此非常适合于流行病学研究。logistic回归既适合于队列研究(cohort study)，也适合于病例-对照研究(case-control study),同样还可以用于断面研究(cross-sectional study)第三节 logistic回归的应用及其注意事项 39332．临床试验数据分析 临床试验的目的大多是为了评价某种药物或治疗方法的效果，如果有其他影响效果的非处理因素(如年龄、病情等)在试验组和对照组中分布不均衡，就有可能夸大或掩盖试验组的治疗效果。 尽管在分组时要求按随机化原则分配，但由于样本含量有限