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文檔簡介
1、B,1,logistic模型應(yīng)用的方法和技術(shù),沈,寧波大學(xué)醫(yī)學(xué)院,B,2,提出的問題,可用于慢性非傳染性疾病的病例對照研究數(shù)據(jù)分析,可用于病例對照研究數(shù)據(jù)分析,而不限于病例對照研究數(shù)據(jù)分析;樣本量應(yīng)超過50個;模型分析的結(jié)果可以通過用單因素Logistic模型分析被調(diào)查的因素或變量,然后用多因素篩選有意義的因素和變量來獲得。b、3、提出問題,模型分析結(jié)果表明,一些因素和變量具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,且模型擬合良好(P=0.8256,P0.05);模型分析結(jié)果與專業(yè)解釋之間存在矛盾,專業(yè)解釋被認(rèn)為是有意義的,但測試結(jié)果是無意義的,或者雖然具有統(tǒng)計(jì)意義,但符號和方向相反;自變量是測量數(shù)據(jù)(數(shù)值變量),信息最
2、多,變量處理相對簡單,可以直接進(jìn)入模型分析。b,4,邏輯斯蒂模型應(yīng)用的方法和技術(shù),適用數(shù)據(jù)和研究設(shè)計(jì)類型和模型分析目的,邏輯斯蒂模型的應(yīng)用條件,樣本量數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和變量設(shè)置,變量篩選和因素分析,邏輯斯蒂模型的流行病學(xué)意義,不同分析目的和設(shè)計(jì)類型,分析結(jié)果的選擇,b,5,適用數(shù)據(jù)和研究設(shè)計(jì)類型,病例對照研究數(shù)據(jù)組設(shè)計(jì)個體匹配(1:1,1:M, N:M)和頻率匹配橫斷面調(diào)查觀察數(shù)據(jù)隊(duì)列研究數(shù)據(jù)(封閉隊(duì)列)隨機(jī)對照試驗(yàn)數(shù)據(jù)交叉試驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)藥物和毒物劑量反應(yīng)研究數(shù)據(jù),b,6,模型分析目的因子分析,自變量和因變量之間是否存在相關(guān)性,研究自變量和因變量之間的關(guān)系在調(diào)節(jié)和控制其他因素的情況下。 可能的風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)
3、合設(shè)計(jì)和專業(yè)問題。劑量-反應(yīng)關(guān)系(連續(xù)有序多分類)。自變量與因變量之間的關(guān)系形式線性、“S”、“U”、對數(shù)線性等。模型分析目的建模預(yù)測和判別,在分析的基礎(chǔ)上建立邏輯回歸方程,可用于預(yù)測和判別因變量。只有前瞻性研究數(shù)據(jù)(包括臨床隨機(jī)試驗(yàn))反映模型擬合度指標(biāo)較好,回歸與前瞻性符合率較高。對模型的適用性和良好的專業(yè)研究基礎(chǔ)有很高的要求。應(yīng)用條件:基于二項(xiàng)式分布的Logistic模型是獨(dú)立的、可重復(fù)的。拆卸和獨(dú)立個人之間的事故(事件)不會相互影響。重復(fù)個別事件發(fā)生的條件是相同的,并且有一定的重復(fù)次數(shù)。多項(xiàng)調(diào)查結(jié)果的綜合分析和樣本量;在、b、9的相互分解和應(yīng)用條件的案例分析中,只有兩個相反的結(jié)果(兩個分
4、類)。在當(dāng)前高血壓患病率及危險(xiǎn)因素調(diào)查中,以高血壓患者為例,非高血壓患者為對照,采用logistic模型分析影響高血壓發(fā)病率的可能危險(xiǎn)因素。(GEE模型)logistic回歸模型用于分析傳染病的病例對照研究數(shù)據(jù),探討傳染病可能的影響因素。B、10、Logistic模型的樣本量大,當(dāng)研究對象的數(shù)量大于參數(shù)的數(shù)量時(shí),模型效率差,這通常是自變量數(shù)量(參數(shù)數(shù)量)的510倍。傳統(tǒng)的概念是50與參數(shù)的數(shù)量、病例與非病例的比率以及比率的大小有關(guān)(中國公共衛(wèi)生,中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì))。在許多情況下,50的樣本量仍然有效。設(shè)置精確的邏輯回歸模型b,11,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備變量,第二分類變量直接設(shè)置為01變量無序多分類(在計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)
5、中多分類)。將k類設(shè)置為k-1 0-1變量,血型x1 x2 x3 O型0 0 0 A型1 0 0 B型0 1 0 AB型0 0 1,血型x1 x2 x3 O型1 0 0 A型0 1 0 B型01ab型000 0,B,12,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備變量設(shè)置,有序多分類變量(等級分組數(shù)據(jù))根據(jù)專業(yè)問題設(shè)置為0,1,2,3,4,并設(shè)置為特殊定量等級關(guān)系。 如0,1.5,3,5被轉(zhuǎn)換成k-1 0-1變量,如大便潛血試驗(yàn)結(jié)果-,b,13,潛血試驗(yàn)結(jié)果x1x2x3 x4-0000 1000 0100 0010 0001,b,14,數(shù)據(jù)準(zhǔn)備變量設(shè)置,測量數(shù)據(jù)(連續(xù)變量)以原始變量值輸入,然后輸入進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖儞Q(如對數(shù)變換)
6、。 首先,它探索專業(yè)和定量的關(guān)系,集中、縮放和標(biāo)準(zhǔn)化原始變量值,并將連續(xù)變量離散化為有序的多分類,或者然后將其轉(zhuǎn)換為0-1變量(探索不太精確和離散的規(guī)律)。嘗試通過專業(yè)探索和各種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)清理。變量篩選和因子分析,單變量分析和多變量分析。在一般軟件中,有分步篩選法、正向法和反向法。可變簡單篩選只是初步分析,可能會產(chǎn)生不滿意或矛盾的結(jié)果;單變量分析函數(shù)探索測量數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換規(guī)律。有些因素變量在設(shè)定各種變量后進(jìn)入模型,或調(diào)整不同的基本水平來區(qū)分混雜因素和加工因素,但相對而言,混雜因素的設(shè)定可以更厚,加工因素的設(shè)定應(yīng)該更細(xì);b,16,因子分析(case analysis),分析女性年齡與低出生體重之間
7、的關(guān)系,當(dāng)年齡為1645歲時(shí),直接輸入沒有統(tǒng)計(jì)顯著性或弱統(tǒng)計(jì)顯著性,且沒有標(biāo)準(zhǔn)化或轉(zhuǎn)換的變化。采用0-1變量分析,以低年齡組為基準(zhǔn),中年組風(fēng)險(xiǎn)低,高年齡組風(fēng)險(xiǎn)高;以中年組和高年齡組為基準(zhǔn),分別進(jìn)行分析,b、17,分析可能的矛盾結(jié)果和原因,各因素應(yīng)具有顯著性,回歸系數(shù)無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;回歸系數(shù)的符號與專業(yè)意義相反。在變量篩選過程中,變量進(jìn)進(jìn)出出,變量之間的相互作用可能包括重疊。選擇不同的級別,結(jié)果完全不同。使用不同的基本級別或不同的變量設(shè)置或轉(zhuǎn)換方法。結(jié)果完全不同或相反。b,18,分析可能的矛盾結(jié)果和原因,變量(因素)之間的相關(guān)性共線性,重要的和直接的變量,沒有被調(diào)查或引入模型,是有偏見的或有限的,
8、數(shù)值范圍窄,樣本量小,變量設(shè)置不合理,研究問題不適合乘法邏輯回歸模型,加法模型,功率轉(zhuǎn)換模型,非線性模型或其他模型,b,19,可能的解決方案,數(shù)據(jù)清理分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)-數(shù)據(jù)分布范圍,相互關(guān)系,因素和變量重置,其他多元統(tǒng)計(jì)方法處理專業(yè)分析研究問題的重要變量和樣本的局限性,以及數(shù)值范圍是否狹窄;深入因素分析,重置變量值,嘗試其他分析模型,加法模型,構(gòu)造非線性模型,廣義相對風(fēng)險(xiǎn)模型,b,20,Logistic模型參數(shù)含義和結(jié)果選擇。病例對照研究b0受相應(yīng)人群抽樣中病例組和對照組的抽樣比率(1,0)的影響,其關(guān)系為B0=b0=b0* ln(1 /0).在病例對照研究中,當(dāng)因素分為兩類時(shí),OR=eb在任何設(shè)計(jì)中,當(dāng)因子是有序的多分類或數(shù)值變量時(shí),OR=exp(b(xk-x1),b,21。一名研究人員想比較三種不同藥物對不同病癥的療效。
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