SPSS-多因素方差分析（課堂PPT）

1、1多因素方差分析多因素方差分析 2一、析因設(shè)計(jì)資料的方差分析 必須是：必須是： 兩個(gè)以上（處理）因素（兩個(gè)以上（處理）因素（factor）（分類(lèi)變量）。（分類(lèi)變量）。 兩個(gè)以上水平（兩個(gè)以上水平（level）。）。 兩個(gè)以上重復(fù)（兩個(gè)以上重復(fù)（repeat）。）。 每次試驗(yàn)涉及全部因素，即因素同時(shí)每次試驗(yàn)涉及全部因素，即因素同時(shí)施加觀察指標(biāo)（觀測(cè)值）為計(jì)量資料施加觀察指標(biāo)（觀測(cè)值）為計(jì)量資料（獨(dú)立、正態(tài)、等方差）。（獨(dú)立、正態(tài)、等方差）。3單獨(dú)效應(yīng)（單獨(dú)效應(yīng)（simple effects）：）：其它因素的水平固定其它因素的水平固定為某一值時(shí)，某一因素不同水平間的效應(yīng)差異。為某一值時(shí)，某一因素不

2、同水平間的效應(yīng)差異。主效應(yīng)（主效應(yīng)（main effects）：）：某因素各單獨(dú)效應(yīng)的平某因素各單獨(dú)效應(yīng)的平均效應(yīng)。均效應(yīng)。交互作用（交互作用（Interaction）：）：某一因素效應(yīng)隨著另某一因素效應(yīng)隨著另一因素變化而變化的情況。（如一級(jí)交互作用一因素變化而變化的情況。（如一級(jí)交互作用AB、二級(jí)交互作用二級(jí)交互作用ABC)。4 用相對(duì)較小樣本量，獲取更用相對(duì)較小樣本量，獲取更多的信息。可用來(lái)分析全部主多的信息?？捎脕?lái)分析全部主效應(yīng)，單獨(dú)效應(yīng)以及因素間各效應(yīng)，單獨(dú)效應(yīng)以及因素間各級(jí)的交互作用。級(jí)的交互作用。 所需試驗(yàn)的次數(shù)很多，如所需試驗(yàn)的次數(shù)很多，如2因因素，各素，各3水平水平5次重復(fù)需要

3、試驗(yàn)為次重復(fù)需要試驗(yàn)為45次。次。5 3 333 3保存溫度2020保存時(shí)間保存溫度平均b2-b120(b1)37(b2)1天(a1)132013201317213201330133013101310133013001300131613183天(a2)134014201376801340142013501430133014101320140013361416平均13261367134641a2-a120985967步驟選擇AnalyzeGeneral Linear ModelUnivariate，激活Univariate對(duì)話(huà)框。在Univariate對(duì)話(huà)框中，把變量“c3值”放入Depende

4、nt Variable，變量“保存時(shí)間”和“保存溫度”放入Fixed Factor(s)欄。單擊Plots按鈕，激活Profile Plots對(duì)話(huà)框。在Profile Plots對(duì)話(huà)框中，把Factors欄中的變量“保存時(shí)間”放入Horizontal Axis欄，變量“保存溫度”放入Separate Lines欄，再單擊Add按鈕，會(huì)使變量“a*b”自動(dòng)進(jìn)入Plots欄，單擊Continue按鈕返回。在Univariate對(duì)話(huà)框中，單擊Options按鈕。在Options對(duì)話(huà)框中，把Factor(s) and Factor Interations欄中的變量“保存時(shí)間”、 “保存溫度”、 和“保

5、存時(shí)間*保存溫度”放入Display Means for欄；并在Display多選項(xiàng)中，選擇Descriptive statistics，Estimates of effect size，Homogeneity tests。單擊Model，選擇默認(rèn)項(xiàng)，即Full factorial項(xiàng)（全析因模型），單擊Continue按鈕返回。在Univariate對(duì)話(huà)框，單擊OK按鈕得到Univariate過(guò)程的運(yùn)行結(jié)果。8結(jié)果9均數(shù)分布圖10 例，例， 用用522析因設(shè)計(jì)研究析因設(shè)計(jì)研究5種種類(lèi)型的軍裝在兩種環(huán)境、兩種活動(dòng)狀類(lèi)型的軍裝在兩種環(huán)境、兩種活動(dòng)狀態(tài)下的散熱效果，將態(tài)下的散熱效果，將100名受試者

6、隨名受試者隨機(jī)等分機(jī)等分20組，觀察指標(biāo)是受試者的主組，觀察指標(biāo)是受試者的主觀熱感覺(jué)觀熱感覺(jué)(從從“冷冷”到到“熱熱”按等級(jí)評(píng)按等級(jí)評(píng)分分)，結(jié)果見(jiàn)下表。試進(jìn)行方差分析。，結(jié)果見(jiàn)下表。試進(jìn)行方差分析。11 1213結(jié)果14二、協(xié)方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的協(xié)方差分析完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的協(xié)方差分析15 一般地，均數(shù)間的比較可用一般地，均數(shù)間的比較可用t檢驗(yàn)檢驗(yàn)或方差分析。或方差分析。要求比較組除了處理因要求比較組除了處理因素不同外，其它對(duì)結(jié)果有影響的因素素不同外，其它對(duì)結(jié)果有影響的因素要齊同或均衡。要齊同或均衡。 當(dāng)影響結(jié)果的某個(gè)因素沒(méi)有得到當(dāng)影響結(jié)果的某個(gè)因素沒(méi)有得到控制時(shí)，即對(duì)兩組來(lái)說(shuō)不齊同，這兩控

7、制時(shí)，即對(duì)兩組來(lái)說(shuō)不齊同，這兩個(gè)均數(shù)就不能直接比較，需進(jìn)行校正，個(gè)均數(shù)就不能直接比較，需進(jìn)行校正，得到的修正均數(shù)，再比較。得到的修正均數(shù)，再比較。16 基本概念基本概念 協(xié)變量（協(xié)變量（covariate）：對(duì)反應(yīng)變量有影）：對(duì)反應(yīng)變量有影響的非處理因素。必須是數(shù)值變量。響的非處理因素。必須是數(shù)值變量。 例如，在研究降壓藥物的療效時(shí)，病人的例如，在研究降壓藥物的療效時(shí)，病人的初始血壓水平對(duì)服藥后血壓下降值是有影響初始血壓水平對(duì)服藥后血壓下降值是有影響的。如果不考慮病人初始血壓水平的差異，的。如果不考慮病人初始血壓水平的差異，直接比較不同處理組病人的平均血壓下降值，直接比較不同處理組病人的平均血

8、壓下降值，是不恰當(dāng)?shù)摹Ｊ遣磺‘?dāng)?shù)摹?這里，處理因素這里，處理因素? 協(xié)變量因素是協(xié)變量因素是? 17 觀察協(xié)變量觀察協(xié)變量X對(duì)反應(yīng)變量對(duì)反應(yīng)變量Y的影響是否存在線(xiàn)的影響是否存在線(xiàn)性關(guān)系?？山?yīng)變量性關(guān)系?？山?yīng)變量Y隨協(xié)變量隨協(xié)變量X變化的線(xiàn)性變化的線(xiàn)性回歸關(guān)系，利用這種回歸關(guān)系，固定回歸關(guān)系，利用這種回歸關(guān)系，固定X值，得到值，得到Y(jié)的修正均數(shù)，然后再比較修正均數(shù)間差異。的修正均數(shù)，然后再比較修正均數(shù)間差異。 其實(shí)質(zhì)就是從其實(shí)質(zhì)就是從Y的總平方和中扣除協(xié)變量的總平方和中扣除協(xié)變量X對(duì)對(duì)Y的回歸平方和，對(duì)殘差平方和作進(jìn)一步分解的回歸平方和，對(duì)殘差平方和作進(jìn)一步分解后再進(jìn)行方差分析，以更好地

9、評(píng)價(jià)各種處理的效后再進(jìn)行方差分析，以更好地評(píng)價(jià)各種處理的效應(yīng)。應(yīng)。 基本思想基本思想：是將線(xiàn)性回歸分析與方差分：是將線(xiàn)性回歸分析與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。析結(jié)合起來(lái)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。 18實(shí)例分析：實(shí)例分析：為研究為研究A、B、C三種飼料對(duì)豬的催肥效果。用每種三種飼料對(duì)豬的催肥效果。用每種飼料喂養(yǎng)飼料喂養(yǎng)8頭豬一段時(shí)間，測(cè)得每頭豬的初始重量（頭豬一段時(shí)間，測(cè)得每頭豬的初始重量（X）和增重）和增重（Y）數(shù)據(jù)如下表。試分析三種飼料對(duì)豬的催肥效果是否相同？）數(shù)據(jù)如下表。試分析三種飼料對(duì)豬的催肥效果是否相同？表表 三種飼料喂養(yǎng)豬的初始重量與增重（單位：三種飼料喂養(yǎng)豬的初始重量與增重（單位

10、：kg） X：初始重量；Y:增重19 如果不考慮初始重量對(duì)增重的影響，那么本例如果不考慮初始重量對(duì)增重的影響，那么本例就是一個(gè)典型的完全隨機(jī)設(shè)計(jì)類(lèi)型的方差分析。就是一個(gè)典型的完全隨機(jī)設(shè)計(jì)類(lèi)型的方差分析。 三組的初始重量（三組的初始重量（X）均數(shù)不同，經(jīng)采用兩兩）均數(shù)不同，經(jīng)采用兩兩比較，比較，P值均小于值均小于0.05。在沒(méi)有扣除。在沒(méi)有扣除X對(duì)對(duì)Y的影響的影響的情況下，提示豬的初始重量與飼料的效應(yīng)混雜。的情況下，提示豬的初始重量與飼料的效應(yīng)混雜。 采用協(xié)方差分析，將三組的初始體重化為相采用協(xié)方差分析，將三組的初始體重化為相等，以扣除其影響，再比較三種飼料的增重是否等，以扣除其影響，再比較三種

11、飼料的增重是否相同，即檢驗(yàn)三組修正均數(shù)間的差別有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)相同，即檢驗(yàn)三組修正均數(shù)間的差別有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。意義。 20數(shù)據(jù)輸入格式及步驟21結(jié)果X(初始重量)的組間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。F=88.813,P0.01;Group(飼料間)的差異（在扣除了初始體重后）有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，F(xiàn)=31.071,P0.01.22在扣除了初始體重后得到的修正均數(shù)23三、兩階段交叉設(shè)計(jì)方差分析設(shè)計(jì)特點(diǎn) 同一批受試對(duì)象，隨機(jī)等分為兩組，一組先同一批受試對(duì)象，隨機(jī)等分為兩組，一組先接受接受A A處理，后再接受處理，后再接受B B處理；另外一批受試處理；另外一批受試對(duì)象先接受對(duì)象先接受B B處理而后再接受處理而后再接受A A處

12、理。如此可處理。如此可使使A A處理和處理和B B處理有同等的機(jī)會(huì)處于兩個(gè)實(shí)驗(yàn)處理有同等的機(jī)會(huì)處于兩個(gè)實(shí)驗(yàn)階段。階段。 這種設(shè)計(jì)可分析三種變異，即兩種處理間的這種設(shè)計(jì)可分析三種變異，即兩種處理間的差異，兩個(gè)階段之間的差異受試對(duì)象之間的差異，兩個(gè)階段之間的差異受試對(duì)象之間的差異。差異。24例：為比較血液透析過(guò)程中，低分子肝素鈣（A）與速避凝（B）對(duì)凝血酶原時(shí)間(TT)的影響，選擇20例接受血液透析的病人為研究對(duì)象，采取二階段交叉設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表下表，試分析之。2526結(jié)果27多變量的統(tǒng)計(jì)分析方法多變量的統(tǒng)計(jì)分析方法蘭州大學(xué)蘭州大學(xué)流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)研究所流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)研究所申希平申希平E-ma

13、il:2007.1228Logistic回歸分析29用途 通過(guò)一組自變量（X1Xn），采用Logistic回歸，可以預(yù)測(cè)一個(gè)因（分類(lèi)）變量每一個(gè)分類(lèi)所發(fā)生的概率。它是研究二（多）分類(lèi)觀察結(jié)果與一些影響因素之間關(guān)系的一種多變量分析方法。自變量可以是分類(lèi)變量，也可以是連續(xù)變量，或者兼而有之。30 在流行病學(xué)研究中，經(jīng)常需要分析疾病與各危險(xiǎn)因素之間的定量關(guān)系，如食道癌的發(fā)生與吸煙、飲酒、不良飲食習(xí)慣等危險(xiǎn)因素的關(guān)系，為了正確說(shuō)明這種關(guān)系，需要排除一些混雜因素的影響。 由于因變量Y是二（多）分類(lèi)的，不滿(mǎn)足線(xiàn)性回歸的條件，故應(yīng)該用Logistic回歸！31二項(xiàng)分類(lèi)Logistic回歸條件1：m配對(duì)Log

14、istic回歸32 例例: :前列腺癌細(xì)胞是否擴(kuò)散到鄰近的淋巴結(jié)，是前列腺癌細(xì)胞是否擴(kuò)散到鄰近的淋巴結(jié)，是選擇治療方案的重要依據(jù)。為了了解淋巴組織中選擇治療方案的重要依據(jù)。為了了解淋巴組織中有無(wú)癌轉(zhuǎn)移，通常的做法是對(duì)病人實(shí)施剖腹術(shù)探有無(wú)癌轉(zhuǎn)移，通常的做法是對(duì)病人實(shí)施剖腹術(shù)探查，并在顯微鏡下檢查淋巴組織。為了不手術(shù)而查，并在顯微鏡下檢查淋巴組織。為了不手術(shù)而又能弄清淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移情況，又能弄清淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移情況，Brown(1980)Brown(1980)在術(shù)在術(shù)前檢查了前檢查了5353例前列腺癌患者，分別記錄了例前列腺癌患者，分別記錄了年齡年齡(AGE)(AGE)、酸性磷酸酯酶酸性磷酸酯酶(ACI

15、D)(ACID)兩個(gè)連續(xù)型的變量，兩個(gè)連續(xù)型的變量，X X射線(xiàn)射線(xiàn)(X_RAY)(X_RAY)、術(shù)前探針活檢病理分級(jí)術(shù)前探針活檢病理分級(jí)(GRADE)(GRADE)、直腸指檢腫瘤的大小與位置直腸指檢腫瘤的大小與位置(STAGE)(STAGE)三個(gè)分類(lèi)變?nèi)齻€(gè)分類(lèi)變量。量。 后三個(gè)變量均按后三個(gè)變量均按0、1賦值，其值賦值，其值1表示陽(yáng)性或較表示陽(yáng)性或較嚴(yán)重情況，嚴(yán)重情況，0表示陰性或較輕情況。還有手術(shù)探表示陰性或較輕情況。還有手術(shù)探查結(jié)果變量查結(jié)果變量NODES， 1表示有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，表示有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，0表表示無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移示無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。33分析目的分析目的：1.影響前列腺癌細(xì)胞淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的因素

16、；影響前列腺癌細(xì)胞淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的因素； 2.建立淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的預(yù)報(bào)模型。建立淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的預(yù)報(bào)模型。 5353 例接受手術(shù)的前列腺癌患者情況例接受手術(shù)的前列腺癌患者情況 NoNo X_RAYX_RAY GRADEGRADE STAGESTAGE AGEAGE ACIDACID NODESNODES 1 1 0 0 1 1 1 1 6464 4040 0 0 2 2 0 0 0 0 1 1 6363 4040 0 0 3 3 1 1 0 0 0 0 6565 4646 0 0 4 4 0 0 1 1 0 0 6767 4747 0 0 5 5 0 0 0 0 0 0 6666 4848 0 0 6 6

17、 0 0 1 1 1 1 6565 4848 0 0 7 7 0 0 0 0 0 0 6060 4949 0 0 8 8 0 0 0 0 0 0 5151 4949 0 0 9 9 0 0 0 0 0 0 6666 5050 0 0 1010 0 0 0 0 0 0 5858 5050 0 0 341. 數(shù)據(jù)格式：數(shù)據(jù)格式：見(jiàn)見(jiàn)Logistic1.sav 因變量因變量(結(jié)果變量結(jié)果變量)：NODES為二分類(lèi)變量。為二分類(lèi)變量。 1為為有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，0為為無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移移。 自變量（危險(xiǎn)因素）自變量（危險(xiǎn)因素）：自變量可以是定量、：自變量可以是定量、二分類(lèi)和等級(jí)的。二分類(lèi)和等

18、級(jí)的。 本例年齡本例年齡(AGE)、酸性磷酸酯酶、酸性磷酸酯酶(ACID)兩個(gè)兩個(gè)連續(xù)型的變量，連續(xù)型的變量，X射線(xiàn)射線(xiàn)(X_RAY)、術(shù)前探針、術(shù)前探針活檢病理分級(jí)活檢病理分級(jí)(GRADE)、直腸指檢腫瘤的大、直腸指檢腫瘤的大小與位置小與位置(STAGE)三個(gè)分類(lèi)變量。三個(gè)分類(lèi)變量。35 2. SPSS的分析過(guò)程：的分析過(guò)程： AnalyzeRegressionBinary Logistic AnalyzeRegressionBinary Logistic 進(jìn)入二分類(lèi)進(jìn)入二分類(lèi)LogisticLogistic回歸分析對(duì)話(huà)窗?；貧w分析對(duì)話(huà)窗。 DependentDependent窗：只能選入一

19、個(gè)變量，將窗：只能選入一個(gè)變量，將NODES NODES 選入。選入。 CovariatesCovariates窗：將窗：將AGEAGE、ACIDACID、X_RAYX_RAY、GRADEGRADE、STAGESTAGE選入。選入。 36 MethodMethod：默認(rèn)：默認(rèn)EnterEnter。也可用變量篩選方。也可用變量篩選方法的選擇。法的選擇。 CategoricalCategorical對(duì)話(huà)框：用于分類(lèi)變量的資對(duì)話(huà)框：用于分類(lèi)變量的資料料, ,選入選入X_RAYX_RAY、GRADEGRADE、STAGESTAGE。 SaveSave對(duì)話(huà)框：存入新變量。對(duì)話(huà)框：存入新變量。 Optio

20、nsOptions對(duì)話(huà)框：對(duì)話(huà)框： 選選Statistics and PlotsStatistics and Plots： Hosmer-Lemeshow goodness-of-fitHosmer-Lemeshow goodness-of-fit CI for exp 95% CI for exp 95%37 3 3主要結(jié)果：主要結(jié)果：全回歸模型：全回歸模型： 模型的檢驗(yàn)：模型的檢驗(yàn)： Omnibus Tests of Model Coefficients ChiChi- -squaresquare dfdf Sig.Sig. Step 1Step 1 StepStep 22.12622.1

21、26 5 5 .000.000 BlockBlock 22.12622.126 5 5 .000.000 ModelModel 22.12622.126 5 5 .000.000 2 2=22.1=22.12626，P0.001, P0.001, 模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 38 模型的擬和優(yōu)度檢驗(yàn)：模型的擬和優(yōu)度檢驗(yàn)： Hosmer and Lemeshow TestHosmer and Lemeshow Test SteStep p ChiChi- -squaresquare dfdf Sig.Sig. 1 1 5.9545.954 8 8 .652.652 2 2=5.954,

22、 P=0.652, =5.954, P=0.652, 模型吻合性好。模型吻合性好。 39參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)：參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)： Variables in the Equation2.045.8076.4211.0117.7321.589 37.614.761.771.9761.3232.141.4739.7001.564.7744.0831.0434.7781.048 21.783-.069.0581.4321.231.933.8331.045.024.0133.4231.0641.025.9991.051.0623.460.0001.9861.064XRAYGRADESTAGEAGEACIDCon

23、stantStep1aBS.E.WalddfSig.Exp(B)LowerUpper95.0% C.I.for EXP(B)Variable(s) entered on step 1: XRAY, GRADE, STAGE, AGE, ACID.a. 40 XRAY, GRADE, STAGE, AGE, ACID XRAY, GRADE, STAGE, AGE, ACID對(duì)影響對(duì)影響淋巴淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移結(jié)轉(zhuǎn)移的相對(duì)危險(xiǎn)度分別為的相對(duì)危險(xiǎn)度分別為7.7327.732、2.1412.141、4.7784.778、0.9330.933、1.0251.025。 對(duì)對(duì)XRAYXRAY和和STAGESTAGE

24、, P0.05, P0.05P0.05。 得到得到LogisticLogistic預(yù)測(cè)概率模型為：預(yù)測(cè)概率模型為：ACIDAGESGXP024. 0690 . 0564. 1761. 0045. 2062. 0exp1141 逐步回歸模型：逐步回歸模型：Variables in the Equation2.182.6979.7831.0028.8612.25834.769-1.170.3829.4031.002.3102.119.7478.0541.0058.3261.92635.9891.588.7005.1481.0234.8951.24119.304-2.045.61011.2361.0

25、01.129XRAYConstantStep1aXRAYSTAGEConstantStep2bBS.E.WalddfSig.Exp(B)LowerUpper95.0% C.I.for EXP(B)Variable(s) entered on step 1: XRAY.a. Variable(s) entered on step 2: STAGE.b. 42 得到線(xiàn)性預(yù)測(cè)方程得到線(xiàn)性預(yù)測(cè)方程為：為：SXP588. 1119. 2045. 2exp1143例例2 2 在研究醫(yī)院搶救急性心肌梗塞在研究醫(yī)院搶救急性心肌梗塞(AMI)(AMI)患者能患者能否成功的危險(xiǎn)因素調(diào)查中，某醫(yī)院收集了否成功的危險(xiǎn)

26、因素調(diào)查中，某醫(yī)院收集了5 5年中年中該院所有的該院所有的AMIAMI患者的搶救病史共患者的搶救病史共200200例。例。 Y=0Y=0搶救成功，搶救成功，Y=1Y=1示搶救未能成功；示搶救未能成功； X X1 1=1=1搶救前已休克，搶救前已休克，X X1 1=0=0搶救前未休克；搶救前未休克； X X2 2=1=1搶救前心衰，搶救前心衰，X X2 2=0=0搶救前未心衰；搶救前未心衰； X X3 3=1=1到搶救時(shí)已超過(guò)到搶救時(shí)已超過(guò)1212小時(shí)，小時(shí)，X X3 3=0=0未超時(shí)。未超時(shí)。 44本例將該醫(yī)院所有本例將該醫(yī)院所有AMIAMI患者看作是患者看作是AMIAMI總體中的總體中的一個(gè)

27、隨機(jī)樣本，同時(shí)收集研究對(duì)象搶救病史和一個(gè)隨機(jī)樣本，同時(shí)收集研究對(duì)象搶救病史和搶救結(jié)果資料，因此屬橫斷面調(diào)查。搶救結(jié)果資料，因此屬橫斷面調(diào)查。 研究目的研究目的：分析影響搶救死亡率的因素；：分析影響搶救死亡率的因素； 建立預(yù)測(cè)搶救成功的模型。建立預(yù)測(cè)搶救成功的模型。45AMIAMI患者的搶救危險(xiǎn)因素資料患者的搶救危險(xiǎn)因素資料 Y=0 Y=1 X1 X2 X3 N X1 X2 X3 N 0 0 0 35 0 0 0 4 0 0 1 34 0 0 1 10 0 1 0 17 0 1 0 4 0 1 1 19 0 1 1 15 1 0 0 17 1 0 0 6 1 0 1 6 1 0 1 9 1 1 0 6 1 1 0 6 1 1 1 6 1 1 1 6 46321975. 0703. 011. 1086. 2)1ln(XXXPP =1.11=1.11是變量是變量X X1 1的的LogisticLogistic回歸系數(shù)，回歸系數(shù)，exp(1.11)= 3.033exp(1.11)= 3.033是其它變量取值固定時(shí)，是其它變量取值固定時(shí)，休休克與沒(méi)休克克與沒(méi)休克相比死亡的優(yōu)勢(shì)比相比死