醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)16-logistic回歸

1、第十六章第十六章 logistic回歸分析回歸分析暨南大學(xué)醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計教研室暨南大學(xué)醫(yī)學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計教研室林漢生林漢生內(nèi)容內(nèi)容logistic 回歸的概念回歸的概念應(yīng)用舉例應(yīng)用舉例預(yù)備知識：預(yù)備知識：OR值與值與RR值值logistic回歸對資料的要求回歸對資料的要求模型的建立與變量篩選模型的建立與變量篩選logistic回歸分析的結(jié)果表達回歸分析的結(jié)果表達logistic回歸應(yīng)用的注意事項回歸應(yīng)用的注意事項logistic回歸的應(yīng)用回歸的應(yīng)用logistic回歸的種類回歸的種類logistic回歸分析資料主要來源回歸分析資料主要來源一、一、logistic 回歸的概念回歸的概念在醫(yī)學(xué)研究中經(jīng)

2、常遇到應(yīng)變量為二項分在醫(yī)學(xué)研究中經(jīng)常遇到應(yīng)變量為二項分類的資料，如治愈與未愈、生存與死亡、類的資料，如治愈與未愈、生存與死亡、發(fā)病與未發(fā)病等，可以概括為發(fā)病與未發(fā)病等，可以概括為陽性與陰陽性與陰性兩種互斥的結(jié)果性兩種互斥的結(jié)果，同時可能存在，同時可能存在對分對分類結(jié)果發(fā)生概率產(chǎn)生影響的因素即自變類結(jié)果發(fā)生概率產(chǎn)生影響的因素即自變量量。研究研究1個二分類觀察結(jié)果與多個影響因素個二分類觀察結(jié)果與多個影響因素之間關(guān)系的多變量分析方法。之間關(guān)系的多變量分析方法。二、應(yīng)用舉例二、應(yīng)用舉例 探討疾病發(fā)生的危險因素、篩選與探討疾病發(fā)生的危險因素、篩選與疾病預(yù)后有關(guān)的因素、綜合多個指標(biāo)進疾病預(yù)后有關(guān)的因素、綜

3、合多個指標(biāo)進行診斷試驗，等。如：行診斷試驗，等。如：非胰島素依賴型糖尿病的危險因素分析非胰島素依賴型糖尿病的危險因素分析301例急性心肌梗死病人急性期預(yù)后因素例急性心肌梗死病人急性期預(yù)后因素的的logistic模型分析模型分析運動試驗運動試驗logistic回歸分析對冠心病的診回歸分析對冠心病的診斷價值斷價值三、預(yù)備知識：三、預(yù)備知識：OR值與值與RR值值 低低智智與與出出生生時時窒窒息息關(guān)關(guān)系系的的病病例例對對照照研研究究 回回顧顧出出生生時時的的窒窒息息史史 組組別別 有有 無無 合合計計 低低智智兒兒 76 （a） 10（b） 86（a+b） 對對照照兒兒 40 （c） 44（d） 84

4、（c+d） 合合計計 116（a+c） 54（b+d） 170（N） 出出生生時時窒窒息息與與低低智智關(guān)關(guān)系系的的隊隊列列研研究究 隨隨訪訪結(jié)結(jié)果果 出出生生時時窒窒息息 低低智智兒兒 正正常常兒兒 合合計計 有有 a c a+c 無無 b d b+d 合合計計 a+b c+d N bcaddcbadcddccbabbaaOR/)/(/)/()/(/)/(較小可以忽略不計）和分母中的（當(dāng)發(fā)生率較低時babcaddbcadbbcaaRR, /預(yù)備知識：預(yù)備知識：OR值值OR值（值（odds ratio）:比值比或優(yōu)勢比比值比或優(yōu)勢比比值（比值（ odds ）是指某事物發(fā)生的概率與不發(fā)）是指某事物

5、發(fā)生的概率與不發(fā)生的概率之比。病例組和對照組有暴露史與無生的概率之比。病例組和對照組有暴露史與無暴露史的概率分別為暴露史的概率分別為: a / (a+b), b/(a+b) a / b c / (c+d), d / (c+d) c / d OR=（ a / b）/（ c / d ）=（ad）/（bc） =（ 76 44）/ （10 40）=8.36出生時有窒息缺氧史兒童，發(fā)生低智的危險是出生時有窒息缺氧史兒童，發(fā)生低智的危險是對照兒童的對照兒童的8.36倍（要經(jīng)過假設(shè)檢驗）。倍（要經(jīng)過假設(shè)檢驗）。OR值與值與RR值值RR（relative risk）：暴露人群發(fā)病率）：暴露人群發(fā)病率P(1)與

6、非與非暴露人群發(fā)病率暴露人群發(fā)病率P(0)之比。當(dāng)之比。當(dāng)P(1)和和 P(0)都很都很小時，小時，OR值接近值接近RR值。值。RR1:說明暴露越多，發(fā)病越多，可能是致病說明暴露越多，發(fā)病越多，可能是致病因素；因素；RR1：說明暴露越少，發(fā)病越少，可能是抑：說明暴露越少，發(fā)病越少，可能是抑制發(fā)病因素。制發(fā)病因素。較小可以忽略不計）和分母中的（當(dāng)發(fā)生率較低時babcaddbcadbbcaaRR, / bcaddcbadcddccbabbaaOR/)/(/)/()/(/)/(四、四、 logistic回歸對資料的要求回歸對資料的要求Y 取值：取值：0，1X1，X2，X3，Xm的取值：計數(shù)、計的取值

7、：計數(shù)、計量和等級資料。量和等級資料。五、模型的建立與變量篩選五、模型的建立與變量篩選將回歸效果顯著的自變量選入模型，不將回歸效果顯著的自變量選入模型，不顯著的自變量則排除在模型外，使建立顯著的自變量則排除在模型外，使建立的模型比較穩(wěn)定和便于解釋。的模型比較穩(wěn)定和便于解釋。實習(xí)指導(dǎo)實習(xí)指導(dǎo)例題例題例例 某研究人員在探討腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的有某研究人員在探討腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的有關(guān)臨床病理因素研究中，收集了一批行關(guān)臨床病理因素研究中，收集了一批行根治性腎切除患者的腎癌標(biāo)本資料，現(xiàn)根治性腎切除患者的腎癌標(biāo)本資料，現(xiàn)從中抽取從中抽取26例資料作為示例進行例資料作為示例進行l(wèi)ogistic回歸分析?；貧w分析。有關(guān)

8、符號意義說明如下有關(guān)符號意義說明如下i:標(biāo)本序號標(biāo)本序號x1 :確診時患者年齡確診時患者年齡x2 :腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子，分腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子，分3個等級個等級x3 :腎細(xì)胞癌組織內(nèi)微血管數(shù)腎細(xì)胞癌組織內(nèi)微血管數(shù)x4 :腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級，分腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級，分4級級x5 :腎細(xì)胞癌分期，分腎細(xì)胞癌分期，分4期期y :腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移情況（腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移情況（1轉(zhuǎn)移；轉(zhuǎn)移；0無轉(zhuǎn)移）無轉(zhuǎn)移）1. SPSS的數(shù)據(jù)工作表的數(shù)據(jù)工作表2. SPSS的操作步驟的操作步驟Analyze Regression Binary LogisticLogistic regression 對話框?qū)υ捒驅(qū)選

9、入選入Dependent欄，欄，X1 X5選入選入Covariate欄，選擇欄，選擇Forward:LR法。法。單擊單擊Options按鈕。按鈕。Options對話框?qū)υ捒騿螕魡螕鬋ontinue按鈕按鈕單擊單擊OK按鈕按鈕3. SPSS的結(jié)果與分析的結(jié)果與分析（1）數(shù)據(jù)基本情況）數(shù)據(jù)基本情況數(shù)據(jù)基本情況為數(shù)據(jù)基本情況為26例納入分析，沒有缺失值例納入分析，沒有缺失值 C Ca as se e P Pr ro oc ce es ss si in ng g S Su um mm ma ar ry y26100.00.026100.00.026100.0Unweighted CasesaInclu

10、ded in AnalysisMissing CasesTotalSelected CasesUnselected CasesTotalNPercentIf weight is in effect, see classification table forthe total number of cases.a. （2）0步時的分析結(jié)果步時的分析結(jié)果變量篩選第變量篩選第0步的步的Score檢驗結(jié)果，可作為單變量檢驗結(jié)果，可作為單變量logistic回歸分析的結(jié)果。如進行單變量回歸分析的結(jié)果。如進行單變量logistic回歸分回歸分析，在析，在 =0.05水準(zhǔn)，變量水準(zhǔn)，變量X2、X4和和X5有統(tǒng)

11、計學(xué)意義。有統(tǒng)計學(xué)意義。 V Va ar ri ia ab bl le es s n no ot t i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n.2591.61113.1701.000.2321.63012.0891.0018.1621.00417.7395.003X1X2X3X4X5VariablesOverall StatisticsStep0ScoredfSig.Model Summary18.004.450.62111.826.566.781Step12-2 LoglikelihoodCox & SnellR SquareNagelker

12、ke RSquare（3）擬合優(yōu)度用決定系數(shù)）擬合優(yōu)度用決定系數(shù)R2描述描述（4）分類表）分類表：只有：只有1個分錯類，即個分錯類，即觀察值為觀察值為0類，而預(yù)測值為類，而預(yù)測值為1類類Y的觀察值和預(yù)測值的符合情況：觀測值為的觀察值和預(yù)測值的符合情況：觀測值為0時（腎時（腎癌未轉(zhuǎn)移），預(yù)測的準(zhǔn)確率為癌未轉(zhuǎn)移），預(yù)測的準(zhǔn)確率為94.1%；觀測值為；觀測值為1時時（腎癌轉(zhuǎn)移），預(yù)測的準(zhǔn)確率為（腎癌轉(zhuǎn)移），預(yù)測的準(zhǔn)確率為100.0%；總的預(yù)測；總的預(yù)測準(zhǔn)確率為準(zhǔn)確率為96.2%。該指標(biāo)可以評價。該指標(biāo)可以評價logistic模型的擬模型的擬合優(yōu)度。合優(yōu)度。 C Cl la as ss si if f

13、i ic ca at ti io on n T Ta ab bl le ea a15288.22777.884.616194.109100.096.2Observed01YOverall Percentage01YOverall PercentageStep 1Step 201YPercentageCorrectPredictedThe cut value is .500a. （5）模型中的變量）模型中的變量B：回歸系數(shù)。當(dāng)其他變量保持不變時，：回歸系數(shù)。當(dāng)其他變量保持不變時，Xj每增加每增加或減少或減少1個單位時，個單位時，OR值自然對數(shù)的平均變化量。值自然對數(shù)的平均變化量。Exp (B)：

14、OR值（經(jīng)校正的，或調(diào)整的值（經(jīng)校正的，或調(diào)整的OR值，值，adjusted odds ratio）SE：回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤：回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤Wald值：對回歸系數(shù)進行假設(shè)檢驗的統(tǒng)計量值：對回歸系數(shù)進行假設(shè)檢驗的統(tǒng)計量V Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n2.563.9167.8291.00512.9782.15578.154-6.2562.2897.4681.006.0022.4131.1964.0721.04411.1711.072116.4422.0961.0883.7131.0548.13

15、6.96568.616-12.3285.4305.1541.023.000X2ConstantStep1aX2X4ConstantStep2bBS.E.WalddfSig.Exp(B)LowerUpper95.0% C.I.for EXP(B)Variable(s) entered on step 1: X2.a. BBExpeBExpeB)(ln13. 8)(096. 2最重要的結(jié)果最重要的結(jié)果選入模型的變量：選入模型的變量：X2和和X4的的OR值都大于值都大于1，故等，故等級越高，腎癌轉(zhuǎn)移的風(fēng)險越大。級越高，腎癌轉(zhuǎn)移的風(fēng)險越大?？傮w總體OR值的值的95%可信區(qū)間太寬，提示例數(shù)太少可信區(qū)間太

16、寬，提示例數(shù)太少 ?？梢詫⒖梢詫2和和X4的取值代入下式，計算腎癌轉(zhuǎn)移的的取值代入下式，計算腎癌轉(zhuǎn)移的可能性。判斷的截斷點默認(rèn)為可能性。判斷的截斷點默認(rèn)為0.50，大于，大于0.50，則，則預(yù)測為腎癌轉(zhuǎn)移（分類表中的結(jié)果）。預(yù)測為腎癌轉(zhuǎn)移（分類表中的結(jié)果）。V Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n2.563.9167.8291.00512.9782.15578.154-6.2562.2897.4681.006.0022.4131.1964.0721.04411.1711.072116.4422.

17、0961.0883.7131.0548.136.96568.616-12.3285.4305.1541.023.000X2ConstantStep1aX2X4ConstantStep2bBS.E.WalddfSig.Exp(B)LowerUpper95.0% C.I.for EXP(B)Variable(s) entered on step 1: X2.a. 4242096. 2413. 2328.12exp11),1(XXXXYP（6）未引入模型的變量）未引入模型的變量V Va ar ri ia ab bl le es s n no ot t i in n t th he e E Eq qu

18、 ua at ti io on n.8061.369.1891.6646.1991.0133.6891.0558.8784.0641.3981.237.7281.3941.6621.1975.1013.165X1X3X4X5VariablesOverall StatisticsStep1X1X3X5VariablesOverall StatisticsStep2ScoredfSig.沒有引入模型的變量，最小的沒有引入模型的變量，最小的P值為值為0.197。即使將引入變量的檢驗水準(zhǔn)放寬到即使將引入變量的檢驗水準(zhǔn)放寬到0.10，也，也不能引入新變量。不能引入新變量。多因素多因素logistic回歸

19、分析結(jié)果回歸分析結(jié)果影響影響因素因素回歸回歸系數(shù)系數(shù)回歸系數(shù)回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤Wald統(tǒng)計量統(tǒng)計量P值值OR值值OR95%CIX22.4131.1964.0720.04411.171.07116.44X42.0961.0883.7130.0548.140.9768.62表表1 腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的多因素腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的多因素logistic回歸分析回歸分析影響因素影響因素OR值值P 值值OR 95% CI腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子11.170.0441.07116.44腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級8.140.0540.97 68.62影響因素影響因素OR值（值（95CI

20、）P 值值腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子11.17 （1.07116.44）0.044腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級 8.14 （ 0.97 68.62 ）0.054表表1 腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的多因素腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的多因素logistic回歸分析回歸分析小結(jié)小結(jié)用多因素用多因素logistic回歸分析的似然比前進法篩回歸分析的似然比前進法篩選變量，引入變量的檢驗水準(zhǔn)為選變量，引入變量的檢驗水準(zhǔn)為 =0.10。在。在所研究的所研究的5個有關(guān)臨床病理因素中，入選模個有關(guān)臨床病理因素中，入選模型的因素有型的因素有2個：腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子個：腎細(xì)胞血管內(nèi)皮生長因子表達等級是腎細(xì)胞癌

21、轉(zhuǎn)移的危險因素（經(jīng)校表達等級是腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的危險因素（經(jīng)校正的正的OR值為值為11.17，95% CI為為 1.07116.45，P=0.044）；腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級也是腎）；腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級也是腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的危險因素（經(jīng)校正的細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的危險因素（經(jīng)校正的OR值為值為8.14，95% CI為為 0.9768.62，P=0.054 ）。）。（參照）（參照）例數(shù)對照組未暴露某因素的數(shù)對照組暴露某因素的例例數(shù)病例組未暴露某因素的數(shù)病例組暴露某因素的例12124444/XXXXOR六、六、logistic回歸分析的結(jié)果表達回歸分析的結(jié)果表達賦值表賦值表單因素分析單因素分析多因素分析多因素分析例

22、例:16-2（P339）為了探討冠心病發(fā)生的有關(guān)危險因素，為了探討冠心病發(fā)生的有關(guān)危險因素，對對26例冠心病病人和例冠心病病人和28例對照者進行病例對照者進行病例對照研究，各因素的說明及資料見表。例對照研究，各因素的說明及資料見表。試用試用logistic回歸分析方法篩選危險因素?；貧w分析方法篩選危險因素。冠心病危險因素的病例對照調(diào)查資料冠心病危險因素的病例對照調(diào)查資料表表1 冠心病的相關(guān)因素與賦值冠心病的相關(guān)因素與賦值相關(guān)因素相關(guān)因素變量名變量名 賦值說明賦值說明年齡（歲）年齡（歲）X140=1,4554=2,5564=3,65=4高血壓史高血壓史X2無無0，有，有1高血壓史家族史高血壓史家

23、族史 X3無無0，有，有1吸煙吸煙X4不吸不吸0，吸，吸1高血脂史高血脂史X5無無0，有，有1動物脂肪攝入動物脂肪攝入X6低低0，高，高1體重指數(shù)體重指數(shù)X724=1, 24=2, 26=3A型性格型性格X8否否0 ，是，是1冠心病冠心病Y對照對照0，病例，病例1（一）相關(guān)因素與賦值（一）相關(guān)因素與賦值（二）單因素分析（二）單因素分析單獨分析每個自變量單獨分析每個自變量X與應(yīng)變量與應(yīng)變量Y是否有是否有關(guān)聯(lián)。檢驗水準(zhǔn)可以放寬到關(guān)聯(lián)。檢驗水準(zhǔn)可以放寬到0.10。對單因。對單因素有統(tǒng)計學(xué)意義的變量，進行多因素素有統(tǒng)計學(xué)意義的變量，進行多因素logistic回歸分析。回歸分析。當(dāng)某個自變量有缺失值時，

24、不影響對其當(dāng)某個自變量有缺失值時，不影響對其它自變量進行分析。它自變量進行分析?？梢苑治雒總€自變量與應(yīng)變量的關(guān)聯(lián)可以分析每個自變量與應(yīng)變量的關(guān)聯(lián)對自變量進行初步篩選，為多因素分析對自變量進行初步篩選，為多因素分析做準(zhǔn)備。當(dāng)例數(shù)較少，而自變量較多，做準(zhǔn)備。當(dāng)例數(shù)較少，而自變量較多，缺失值較多時，初步篩選更有必要。缺失值較多時，初步篩選更有必要。單因素分析方法單因素分析方法無序分類資料：無序分類資料：卡方檢驗卡方檢驗有序分類資料：卡方檢驗中的線性趨勢有序分類資料：卡方檢驗中的線性趨勢檢驗檢驗計量資料：計量資料：t檢驗檢驗每次引入每次引入1個自變量進行個自變量進行l(wèi)ogistic回歸分析回歸分析（任

25、意類型資料）（任意類型資料）當(dāng)缺失值沒有或很少時，逐步多因素當(dāng)缺失值沒有或很少時，逐步多因素logistic回歸回歸0步時的分析結(jié)果步時的分析結(jié)果（任意類型（任意類型資料）資料）1. 卡方檢驗卡方檢驗Y Column (s)Chi-square卡方檢驗卡方檢驗Risk 求求OR值或值或RR值值列聯(lián)表及列聯(lián)表及行行百分?jǐn)?shù)百分?jǐn)?shù)8個變量，例數(shù)個變量，例數(shù)54，無缺失值，無缺失值Case Processing Summary54100.0%0.0%54100.0%54100.0%0.0%54100.0%54100.0%0.0%54100.0%54100.0%0.0%54100.0%54100.0%0

26、.0%54100.0%54100.0%0.0%54100.0%54100.0%0.0%54100.0%54100.0%0.0%54100.0%x1 年 齡 * y 冠 心 病x2 高 血 壓 史 * y 冠 心 病x3 高 血 壓 家 族 史 * y 冠 心 病x4 吸 煙 * y 冠 心 病x5 高 血 脂 史 * y 冠 心 病x6 動 物 脂 肪 攝 入 * y 冠 心 病x7 體 重 指 數(shù) (BMI) * y 冠 心 病x8 A型 性 格 * y 冠 心 病NPercentNPercentNPercentValidMissingTotalCases年齡：等級資料；病例組與對照年齡：等

27、級資料；病例組與對照組的年齡構(gòu)成組的年齡構(gòu)成年年齡齡 * * 冠冠心心病病 C Cr ro os ss st ta ab bu ul la at ti io on n51617.9%3.8%11.1%15102553.6%38.5%46.3%7121925.0%46.2%35.2%1343.6%11.5%7.4%282654100.0%100.0%100.0%Count% within 冠心病Count% within 冠心病Count% within 冠心病Count% within 冠心病Count% within 冠心病=4545-55-65-年齡Totalcontrolcase冠心病T

28、otal線性趨勢檢驗：年齡與冠心病的發(fā)病呈線線性趨勢檢驗：年齡與冠心病的發(fā)病呈線性關(guān)系（性關(guān)系（ 25.68，P0.017）等級資料，不能計算等級資料，不能計算OR值值Chi-Square Tests5.916a3.1166.2223.1015.6821.01754Pearson Chi-SquareLikelihood RatioLinear-by-Linear AssociationN of Valid CasesValuedfAsymp. Sig.(2-sided)4 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum e

29、xpected countis 1.93.a. Risk Estim ateaO dds R atio for x1 年齡 (1 =45 / 2 45-)ValueRisk Estimate statistics cannot be computed. They areonly computed for a 2*2 table without empty cells.a. A型性格型性格 與與 冠心病冠心病OR= (2115) / (135)=(21/13) / (5/15)= 4.85 A A型型 性性 格格 * * 冠冠 心心 病病 C Cr ro os ss st ta ab bu ul

30、 la at ti io on n1552053.6%19.2%37.0%13213446.4%80.8%63.0%282654100.0%100.0%100.0%Count% within 冠心病Count% within 冠心病Count% within 冠心病NYA型性格Totalcontrolcase冠心病Total 26.82，P0.009OR=4.85 (1.42, 16.51)Chi-Square Tests6.818b1.0095.4251.0207.0591.008.012.0096.6911.01054Pearson Chi-SquareContinuity Correct

31、ionaLikelihood RatioFishers Exact TestLinear-by-Linear AssociationN of Valid CasesValuedfAsymp. Sig.(2-sided)Exact Sig.(2-sided)Exact Sig.(1-sided)Computed only for a 2x2 tablea. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 9.63.b. Risk Estimate4.8461.42216.5121.9621.

32、1943.223.405.181.90454Odds Ratio for x8 A型 性 格 (0 N / 1 Y)For cohort y 冠 心 病 = 0 controlFor cohort y 冠 心 病 = 1 caseN of Valid CasesValueLowerUpper95% Confidence Interval表中的因素都是表中的因素都是2分類變量分類變量如果是計量資料，則百分率改如果是計量資料，則百分率改為為 ， 2 改為改為tsx 2. 每次引入每次引入1個自變量進行個自變量進行l(wèi)ogistic回歸分析回歸分析OR為為4.85, 95% CI為為1.4216.51

33、, P=0.012Score統(tǒng)計量的結(jié)果與卡方檢驗一致統(tǒng)計量的結(jié)果與卡方檢驗一致Wald統(tǒng)計量的結(jié)果與卡方檢驗很接近統(tǒng)計量的結(jié)果與卡方檢驗很接近Variables in the Equation1.578.6256.3671.0124.8461.42216.512-1.099.5164.5261.033.333x8ConstantStep 1aBS.E.WalddfSig.Exp(B)LowerUpper95.0% C.I.for EXP(B)Variable(s) entered on step 1: x8.a. Variables not in the Equation6.8181.009

34、6.8181.009x8VariablesOverall StatisticsStep 0ScoredfSig.3. 當(dāng)缺失值沒有或很少時，逐步多因當(dāng)缺失值沒有或很少時，逐步多因素素logistic回歸回歸0步時的分析結(jié)果步時的分析結(jié)果結(jié)果結(jié)果沒有缺失值沒有缺失值Case Processing Summary54100.00.054100.00.054100.0Unweighted CasesaIncluded in AnalysisMissing CasesTotalSelected CasesUnselected CasesTotalNPercentIf weight is in effe

35、ct, see classification table for the total number of cases.a. Score統(tǒng)計量的結(jié)果與卡方檢驗一統(tǒng)計量的結(jié)果與卡方檢驗一致（無缺失值的情況下）致（無缺失值的情況下）Variables not in the Equation5.7891.0165.9681.0154.7471.0294.3111.0387.4601.00610.1171.0015.2441.0226.8181.00925.4188.001x1x2x3x4x5x6x7x8VariablesOverall StatisticsStep 0ScoredfSig.（三）多因素

36、分析（三）多因素分析篩選獨立的自變量進入模型篩選獨立的自變量進入模型例如，動物脂肪攝入和體重指數(shù)在單因例如，動物脂肪攝入和體重指數(shù)在單因素分析都有統(tǒng)計學(xué)意義，但多因素分析素分析都有統(tǒng)計學(xué)意義，但多因素分析時，只有動物脂肪攝入這個因素被引入時，只有動物脂肪攝入這個因素被引入模型。說明動物脂肪攝入與體重指數(shù)可模型。說明動物脂肪攝入與體重指數(shù)可能有聯(lián)系，動物脂肪攝入提供的信息取能有聯(lián)系，動物脂肪攝入提供的信息取代了體重指數(shù)。代了體重指數(shù)。Variables in the Equation2.8261.0956.6571.01016.8751.972144.375-.523.3152.7511.097

37、.5931.828.6807.2271.0076.2191.64123.5723.0591.1447.1431.00821.3012.261200.701-1.281.4617.7151.005.2781.722.7145.8141.0165.5971.38022.6953.0281.1766.6271.01020.6522.060207.0581.663.7854.4921.0345.2771.13324.566-2.359.7709.3781.002.095.924.4773.7581.0532.519.9906.4101.496.7444.0441.0444.4631.03919.178

38、3.1351.2496.3031.01222.9801.989265.5571.947.8475.2891.0217.0061.33336.816-4.7041.5439.2951.002.009X6ConstantStep1aX5X6ConstantStep2bX5X6X8ConstantStep3cX1X5X6X8ConstantStep4dBS.E.WalddfSig.Exp(B)LowerUpper95.0% C.I.for EXP(B)Variable(s) entered on step 1: X6.a. Variable(s) entered on step 2: X5.b. V

39、ariable(s) entered on step 3: X8.c. Variable(s) entered on step 4: X1.d. 多因素多因素logistic回歸分析結(jié)果回歸分析結(jié)果結(jié)果簡潔清楚結(jié)果簡潔清楚七、七、logistic回歸應(yīng)用的注意事項回歸應(yīng)用的注意事項危險因素分析危險因素分析 時，將計量指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)榈葧r，將計量指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)榈燃壔蚨诸愔笜?biāo)（如年齡，腫瘤轉(zhuǎn)移的淋級或二分類指標(biāo)（如年齡，腫瘤轉(zhuǎn)移的淋巴結(jié)個數(shù)），使巴結(jié)個數(shù)），使OR值的實際意義明確。值的實際意義明確。無序分類變量的賦值方法：啞變量無序分類變量的賦值方法：啞變量樣本含量：經(jīng)驗上，病例和對照的人數(shù)應(yīng)樣本含量：經(jīng)

40、驗上，病例和對照的人數(shù)應(yīng)至少各有至少各有3050例。例。SPSS中啞變量的設(shè)置中啞變量的設(shè)置Categorical按鈕的使用按鈕的使用例（例（P 352） 1352名少年兒童肥胖癥危險因素調(diào)查資料名少年兒童肥胖癥危險因素調(diào)查資料肥胖癥：無；有（根據(jù)體重指數(shù)肥胖癥：無；有（根據(jù)體重指數(shù)BMI劃分）劃分）性別：男；女性別：男；女年齡組：年齡組：7-9歲；歲；10-12歲；歲；13-15歲；歲；16歲歲及以上及以上膽固醇：低；高膽固醇：低；高甘油三脂：低；高甘油三脂：低；高數(shù)據(jù)文件數(shù)據(jù)文件多因素多因素logistic回歸分析回歸分析年齡的年齡的OR值為值為0.782，什么含義？，什么含義？Varia

41、bles in the Equation.793.18119.1731.0002.210-3.199.271139.8201.000.041-.245.0789.9411.002.783.816.18220.0651.0002.262-2.563.32960.7491.000.077-.529.1858.2081.004.589-.245.0789.8681.002.782.856.18421.7471.0002.354-1.856.40720.7611.000.156甘 油 三 脂ConstantStep 1a年 齡 組甘 油 三 脂ConstantStep 2b性 別年 齡 組甘 油 三

42、脂ConstantStep 3cBS.E.WalddfSig.Exp(B)Variable(s) entered on step 1: 甘油三脂.a. Variable(s) entered on step 2: 年齡組.b. Variable(s) entered on step 3: 性別.c. Crosstab：肥胖發(fā)生風(fēng)險并非隨年齡增加：肥胖發(fā)生風(fēng)險并非隨年齡增加而減少。可以而減少?？梢?9歲年齡組為參照歲年齡組為參照年齡組 * 肥胖癥 Crosstabulation2181823692.4%7.6%100.0%2415930080.3%19.7%100.0%2163224887.1%

43、12.9%100.0%5343456894.0%6.0%100.0%1209143135289.4%10.6%100.0%Count% within 年齡組Count% within 年齡組Count% within 年齡組Count% within 年齡組Count% within 年齡組1 79歲2 1012歲3 1315歲4 16歲及以上年齡組Total0 正常1 肥胖肥胖癥Total79歲年齡組為參照：歲年齡組為參照：單擊單擊Categorical選擇：選擇：First (1： 79歲年齡組歲年齡組)單擊單擊Change，單擊，單擊Continue單擊單擊OK啞變量自動生成啞變量自動生

44、成Frequency是分層的數(shù)目，總共有是分層的數(shù)目，總共有64層，其中有層，其中有7層的例數(shù)為層的例數(shù)為0Categorical Variables Codings12.000.000.000161.000.000.00016.0001.000.00013.000.0001.0001 79歲2 1012歲3 1315歲4 16歲及以上年齡組Frequency(1)(2)(3)Parameter codingVariables in the Equation39.0913.0001.087.28514.5401.0002.9651.6965.184.585.3103.5591.0591.794

45、.9773.293-.260.302.7391.390.771.4261.395-2.494.245103.4321.000.08333.1923.000.947.28910.7431.0012.5781.4634.543.471.3132.2651.1321.602.8672.958-.329.3041.1691.280.720.3971.306.667.18612.8821.0001.9491.3542.806-3.300.33994.7901.000.037-.500.1867.1901.007.607.421.87432.1013.000.927.29010.2351.0012.528

46、1.4324.462.454.3142.0881.1481.574.8512.914-.335.3051.2081.272.716.3941.300.703.18714.0811.0002.0201.3992.917-2.620.41839.3311.000.073年 齡 組年 齡 組 (1)年 齡 組 (2)年 齡 組 (3)ConstantStep 1a年 齡 組年 齡 組 (1)年 齡 組 (2)年 齡 組 (3)甘 油 三 脂ConstantStep 2b性 別年 齡 組年 齡 組 (1)年 齡 組 (2)年 齡 組 (3)甘 油 三 脂ConstantStep 3cBS.E.Wald

47、dfSig.Exp(B)LowerUpper95.0% C.I.for EXP(B)Variable(s) entered on step 1: 年齡組.a. 結(jié)果解釋結(jié)果解釋年齡的參照組為年齡的參照組為79歲歲年齡組年齡組(1)的的OR值為值為2.53，P0.001。即在。即在校正了其它因素后，校正了其它因素后， 1012歲兒童患肥胖歲兒童患肥胖癥的風(fēng)險是癥的風(fēng)險是79歲兒童的歲兒童的2.52倍。倍。1315歲和歲和16歲及以上兒童患肥胖癥的風(fēng)歲及以上兒童患肥胖癥的風(fēng)險與險與79歲兒童比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義。歲兒童比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義。性別的性別的OR值為值為0.607？（？（1:男性；男性；2:女性）女性）甘油三酯的甘油三酯的OR值為值為2.02？ （1:低；低；2:高）高）是每個年齡組都是是每個年齡組都是男性肥胖率高于女性嗎？男性肥胖率高于女性嗎？性 別 * 肥 胖 癥 * 年 齡 組 Crosstabulation109911892.4%7.6%100.0%109911892.4%7.6%100.0%2181823692.4%7.6%100.0%1293316279.6%20.4%100.0%1122613881.2%18.8%100.0%2415930080.3%19.7%100.0%110201308