医学统计学Lo回归
33页1、Logistic 回回归归模型模型概述概述参数参数估估 计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用 注意注意Logistic回回归归分分析析解决的解决的问题问题医医学学研研究究中中,有有关关生生存存与与死死亡亡,发发病病与与未未发发病病,阴阴性性与与阳阳性性等等结结果果的的 产产生生,可可能能与与病病人人年年龄龄、性性别别、生生活活习习惯惯、体体质质、遗遗传传、心心理理等等许许多多 因素有关。因素有关。如何找出其中哪些因素如何找出其中哪些因素对结对结果有影响?以及影响有多大?果有影响?以及影响有多大?事事项项模型模型概述概述事事项项参数参数 估估计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用注意注意Question:为为分分析析家家长长使使用用儿儿童童安安全全座座椅椅的的现现况况及及其其影影响响因因素素,以以是是否否总总是是使使用用 儿儿童童安安全全座座椅椅为为因因变变量量,以以儿儿童童年年龄龄、性性别别、父父母母婚婚姻姻状状况况、家家庭庭月月 收收入入等等为为自自变变量量,拟拟采采用用多多因因素素回回归归模模型型筛筛选选影影响响因因素素,则则可
2、可选选用用的的 统计统计模型是什么?模型是什么?为为分析年分析年龄龄、性、性别别、吸烟及收、吸烟及收缩压对缩压对血清胆固醇水平(血清胆固醇水平(mmol/L)的)的影响,可采用什么多因素回影响,可采用什么多因素回归归模型?模型?为为研究影响大学生体型(正常、超重、肥胖)的影响因素,可以考研究影响大学生体型(正常、超重、肥胖)的影响因素,可以考虑虑 什么什么统计统计方法?方法?模型模型概述概述注意注意事事 项项参数参数 估估计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用分分类类二分二分类类logisticlogistic回回归归模型模型非条件非条件logistic回回归归模型模型成成组组资资料料条件条件logistic回回归归模模型型配配对资对资料料多分多分类类logisticlogistic回回归归模型模型模型模型概述概述注意注意事事 项项参数参数 估估计计假假设设检验检验变变量量筛筛 选选模型模型 评评价价应应用用Outline模型概述模型概述参数估参数估计计假假设检验设检验模型模型评评价价应应用及其注意事用及其注意事项项模型模型概述概述注意注意事事 项项参数参数
3、估估计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用案案例例 1为为了探了探讨讨冠心病冠心病发发生的有关影响因素,某生的有关影响因素,某课题组选择课题组选择了了26例冠心病例冠心病 病人和病人和28例例对对照者照者进进行病例行病例对对照研究,照研究,调查调查了两了两组对组对象的年象的年龄龄、高、高 血血压压史、家族史、吸烟、高血脂史、史、家族史、吸烟、高血脂史、动动物脂肪物脂肪摄摄入入、BMI、A型性格型性格 等,等,试试用用Logistic回回归归分析分析筛选筛选影响冠心病影响冠心病发发生的有关因素。生的有关因素。(data:gxb.sav)模型模型概述概述参数参数 估估计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用注意注意事事 项项因素因素变变量名量名赋值说赋值说明明年年龄龄(岁岁)X145=1,45=2,55=3,65=4高血高血压压史史X2无无=0,有有=1高血高血压压家家族史族史X3无无=0,有有=1吸烟吸烟X4不不吸吸=0,吸吸=1高血脂史高血脂史X5无无=0,有有=1动动物脂肪物脂肪摄摄入入X6低低=0,高高=1体重体重指指数数(BMI)
4、X70时时,OR1,表示,表示该该因素是因素是危危险险因因素素?当当b0时时,OR1,表示,表示该该因素是因素是保保护护因因素素?Logistic回回归归模型基本模型基本结结构构模型模型概述概述参数参数 估估计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用注意注意 事事项项案例:儿童睡眠是否充足的影响因素研究案例:儿童睡眠是否充足的影响因素研究令令x=y=1城市城市0农农村村1睡眠充足(睡眠充足(10h/d)0睡眠不足睡眠不足(10h/d)Logistic回回归归模型基本模型基本结结构构以以x为为自自变变量,求得其量,求得其OR值为值为1.35,如何解如何解释释?提示城市儿童睡眠充足的提示城市儿童睡眠充足的优势优势是是农农村儿童村儿童的的1.35倍。倍。以以x+gender为为自自变变量,求得其量,求得其OR值为值为1.57,如何解如何解释释?提示在控制性提示在控制性别别的影响后城市儿童睡眠充足的的影响后城市儿童睡眠充足的优势优势是是农农村儿童村儿童的的1.57倍。倍。模型模型概述概述事事项项参数参数 估估计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用
5、注意注意参数估参数估计计方法:最大似然方法:最大似然法法(maximum likelihood,ML)基本思基本思想想:先建:先建立立似然函似然函数数或或对对数数似似然函然函数数,求似然函求似然函数或数或对对数数似然函似然函数数达到极达到极大大时时参数参数的的取取值值,称称为为参参数数的的最大似然估最大似然估计值计值。模型模型概述概述参数参数估估计计假假设设检验检验变变量量 筛选筛选模型模型 评评价价应应用用注意注意Variable s in the EquationBS.E.WalddfSig.Exp(B)Satepx1.644.4991.6691.1961.9051x2.910.8361.1841.2772.484x3.970.9061.1461.2842.637x4.9951.209.6771.4112.704x5.741.880.7091.4002.098x63.4561.4155.9631.01531.688x7.302.591.2611.6091.352x81.917.9194.3521.0376.800Constant-5.8901.9728.9191.003.003事事
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