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文檔簡介
1、精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件-logistic回歸分析2022/10/5精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件-logistic回歸分析2022回歸分析的分類多個因變量(y1,y2,yk)路徑分析結(jié)構(gòu)方程模型分析一個因變量 y連續(xù)型因變量 (y) - 線性回歸分析分類型因變量 (y) -Logistic 回歸分析時間序列因變量 (t) -時間序列分析生存時間因變量 (t) -生存風(fēng)險回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析回歸分析的分類多個因變量路徑分析一個因變量 y連續(xù)型因變量 logistic回歸(logistic regression
2、)是研究因變量為二分類或多分類觀察結(jié)果與影響因素(自變量)之間關(guān)系的一種多變量分析方法,屬概率型非線性回歸。在流行病學(xué)研究中,常需要分析疾病與各種危險因素間的定量關(guān)系,同時為了能真實反映暴露因素與觀察結(jié)果間的關(guān)系,需要控制混雜因素的影響。 (1)Mantel-Haenszel分層分析:適用于樣本量大、分析因素較少的情況。當(dāng)分層較多時,由于要求各格子中例數(shù)不能太少,所需樣本較大,往往難以做到;當(dāng)混雜因素較多時,分層數(shù)也呈幾何倍數(shù)增長,這將導(dǎo)致部分層中某個格子的頻數(shù)為零,無法利用其信息。 (2)線性回歸分析:由于因變量是分類變量,不能滿足其正態(tài)性要求;有些自變量對因變量的影響并非線性。 精品課程醫(yī)
3、學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析logistic回歸(logistic regression logistic回歸:不僅適用于病因?qū)W分析,也可用于其他方面的研究,研究某個二分類(或無序及有序多分類)目標(biāo)變量與有關(guān)因素的關(guān)系。 logistic回歸的分類:(1)二分類資料logistic回歸: 因變量為兩分類變量的資料,可用非條件logistic回歸和條件logistic回歸進(jìn)行分析。非條件logistic回歸多用于非配比病例-對照研究或隊列研究資料,條件logistic回歸多用于配對或配比資料。(2)多分類資料logistic回歸: 因變量為多項分類的資料,可用多項分類logistic
4、回歸模型或有序分類logistic回歸模型進(jìn)行分析。 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析 logistic回歸:不僅適用于病因?qū)W分析,也可用于其他方隊列研究(cohort study):也稱前瞻性研究、隨訪研究等。是一種由因及果的研究,在研究開始時,根據(jù)以往有無暴露經(jīng)歷,將研究人群分為暴露人群和非暴露人群,在一定時期內(nèi),隨訪觀察和比較兩組人群的發(fā)病率或死亡率。如果兩組人群發(fā)病率或死亡率差別有統(tǒng)計學(xué)意義,則認(rèn)為暴露和疾病間存在聯(lián)系。隊列研究驗證的暴露因素在研究開始前已存在,研究者知道每個研究對象的暴露情況。研究人群+-+-調(diào)查方向:追蹤收集資料比較疾病人數(shù)暴露abcda/(a+b
5、)c/(c+d)隊列研究原理示意圖精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析隊列研究(cohort study):也稱前瞻性研究、隨訪研RR(相對危險度relative risk):表示暴露組與非暴露組發(fā)病率(或死亡率)的比值。也稱為危險比(risk ratio)。反映了暴露與疾病發(fā)生的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。RR表明暴露組發(fā)病或死亡的危險是非暴露組的多少倍。精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析RR(相對危險度relative risk):表示暴露組與非病例對照研究(case-control studies):一種由果及因的回顧性研究,先按疾病狀態(tài)確定調(diào)查對象,分為病例(case)和對
6、照(control)兩組,然后利用已有的記錄、或采用詢問、填寫調(diào)查表等方式,了解其發(fā)病前的暴露情況,并進(jìn)行比較,推測疾病與暴露間的關(guān)系。+-病例+-對照調(diào)查方向:收集回顧性資料abcda/(a+b)c/(c+d)比較人數(shù)暴露疾病病例對照原理示意圖精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析病例對照研究(case-control studies):一相對危險度RR的本質(zhì)是暴露組與非暴露組發(fā)病率之比或發(fā)病概率之比。但病例對照研究不能計算發(fā)病率,只能計算比值比OR值。OR與RR的含義是相同的,也是指暴露組的疾病危險性為非暴露組的多少倍。當(dāng)疾病發(fā)病率小于5%時,OR是RR的極好近似值。OR1,說
7、明 該因素是疾病的危險性增加,為危險因素;OR1,說明 該因素是疾病的危險性減小,為保護(hù)因素;精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析相對危險度RR的本質(zhì)是暴露組與非暴露組發(fā)病率之比或發(fā)病概率之病例對照研究的類型(一)病例與對照不匹配-非條件logistic回歸在設(shè)計所規(guī)定的病例和對照人群中,分別抽取一定量的研究對象,一般對照應(yīng)等于或多于病例數(shù),此外無其他任何限制。(二)病例與對照匹配-條件logistic回歸匹配或稱配比(matching),即要求對照在某些因素或特征上與病例保持一致,目的是對兩組比較時排除混雜因素的干擾。匹配分為成組匹配和個體匹配。精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件log
8、istic回歸分析病例對照研究的類型(一)病例與對照不匹配-非條件logi(二)病例與對照匹配-條件logistic回歸1、成組匹配(category matching):匹配的因素所占的比例,在對照組和在病例組一致。如病例組中男女各半,65歲以上者占1/3,則對照組也是如此。2、個體匹配(individual matching):以病例和對照的個體為單位進(jìn)行匹配叫個體匹配。1:1匹配又叫配對(pair matching), 1:2, ,1:m匹配時稱為匹配。 匹配的特征必須是已知的混雜因子,或者有充分的理由懷疑其為混雜因子,否則不應(yīng)匹配。(三)巢式病例對照研究也稱為隊列內(nèi)的病例對照研究,是將
9、隊列研究和病例對照研究相結(jié)合的方法。精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析(二)病例與對照匹配-條件logistic回歸精品課程醫(yī)第一節(jié) logistic回歸 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析第一節(jié) logistic回歸 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件l精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教
10、學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析二、 logistic回歸模型的參數(shù)估計 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析二、 logistic回歸模型的參數(shù)估計 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析例15-1 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析例15-
11、1 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分在logistic過程步中加“descending”選項的目的是使SAS過程按陽性率(y=1)擬合模型,得到陽性病例對應(yīng)于陰性病例的優(yōu)勢比。 觀察例數(shù)精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析在logistic過程步中加“descending”選項的目OR值OR的95%CI對偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析OR值OR的95%CI對偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析三、logistic回歸模型的假設(shè)
12、檢驗 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析三、logistic回歸模型的假設(shè)檢驗 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析概率p值均小于0.05,說明方程有意義。對所擬合模型的假設(shè)檢驗:精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析概率p值均小于0.05,說明方程有意義。對所擬合模型的假設(shè)檢四、變量篩選 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析四、變量篩選 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸例 某工作者在探討腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的有關(guān)臨床病理因素研究中,收集了一批行根治性腎切除術(shù)患者
13、的腎癌標(biāo)本資料,現(xiàn)從中抽取26例。試用logistic回歸分析篩選出于癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移有關(guān)的危險因素(變量選入和剔除水平均為0.10)。 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析例 某工作者在探討腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移的有關(guān)臨床病理因素研究中,收集用逐步回歸法擬合模型,變量選入和剔除水平均為0.10 指定選項“des”是為了按照y=1(有轉(zhuǎn)移)的概率擬合模型。如果不加此選擇項,則軟件會按照y=0(無轉(zhuǎn)移)的概率擬合模型,此時,應(yīng)變量的排序水平發(fā)生顛倒,且所有參數(shù)估計的符號相反,OR值為原來的倒數(shù)。 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析用逐步回歸法擬合模型,變量選入和剔除水平均為0.10
14、 指定選精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析logistic逐步回歸分析篩選出兩個有統(tǒng)計學(xué)意義的變量為x2和x4,回歸系數(shù)分別為2.4134和2.0963,比數(shù)比分別為11.172和8.136。結(jié)果中還給出了標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù),腎癌細(xì)胞核組織學(xué)分級(x4)在引起癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移中的危險性大于腎細(xì)胞癌血管內(nèi)皮生長因子(x2)。 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析logistic逐步回歸分析篩選出兩個有統(tǒng)計學(xué)意義的變量為x第二節(jié) 條件logistic回歸 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析第二節(jié) 條件logis
15、tic回歸 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析例 研究肥胖(x1,肥胖為1,不肥胖為0)、口服避孕藥雌激素(x
16、2,用藥為1,不用藥為0)與子宮內(nèi)膜癌(y,病例為0,對照為1)的關(guān)系,采用1:2配對做病例-對照研究,共調(diào)查20個配比組。試分析肥胖、口服避孕藥雌激素與子宮內(nèi)膜癌的關(guān)系。 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析例 研究肥胖(x1,肥胖為1,不肥胖為0)、口服避孕藥雌激精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析第三節(jié) logistic回歸的應(yīng)用及其注意事項 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析第三節(jié) logist
17、ic回歸的應(yīng)用及其注意事項 精品課程醫(yī)精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析如果藥物或毒物不止一種,也可以用logistic模型分析其聯(lián)合作用。 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析如果藥物或毒物不止一種,也可以用logistic模型分析其聯(lián) 4預(yù)測與判別 logistic回歸模型是一個概率型模型,對非條件Logistic回歸,在給定的條件下可通過logistic回歸模型計算某事件發(fā)生的概率。因此可以利用它預(yù)測某事件發(fā)生的概率。在臨床上也可以根據(jù)疾病與臨床檢查指標(biāo)資料,建立logistic回歸模型,對新的對象可根據(jù)其臨床檢查指標(biāo),計算其患某種疾病的概率的大小,進(jìn)行判別分析。 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析 4預(yù)測與判別 精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logisti精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)課件logistic回歸分析精品課程醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)
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