文档介绍：Logistic回归(Logisticregression)卫生统计教研室一、logistic回归模型设Y为二值应变量: Y=1:阳性结果(死亡、有效、发病)Y=0:阴性结果(存活、无效、未发病)X为自变量:则Y取值为1的概率为:Logistic回归模型可表示为:为阳性与阴性结果发生概率之比的自然对数,称为P的logit变换,记为logitP。二、模型参数的意义:常数项,表示各自变量取值为0时,个体阳性与阴性概率之比的自然对数。:偏回归系数,当其他危险因素(自变量)取值固定,第j个危险因素Xj改变一个单位时logitP的改变量,它与衡量危险因素作用大小的比数比(亦称优势比)OR值有一个对应关系。比数:亦称优势,odds,某事件发生概率与不发生概率之比。odds=P/(1-P)比数比:亦称优势比,OR,是暴露于某因素的人群发病比数与非暴露人群发病比数之比;是评价某因素与某疾病的发生有无关系以及关联程度大小的指标;主要用来说明暴露组的发病概率是非暴露组的多少倍。P1:暴露组的发病概率,P0:非暴露组的发病概率当P1、P0较小时,假定其他危险因素取值相同,对比某一危险因素Xj的两个不同暴露水平(即Xj的两个不同取值水平)Xj=c1与Xj=c0的发病情况,其比数比(优势比)的自然对数为:P1:Xj=c1时的发病概率P0:Xj=c0时的发病概率即若Xj赋值为Xj=1暴露于某危险因素XjXj=0非暴露于某危险因素Xj则暴露组与非暴露组发病的优势比为:当βj=0时,ORj=1,说明Xj对疾病的发生不起作用,称Xj为无作用因素当βj>0时,ORj>1,表示暴露于该因素Xj的人群发病概率大于非暴露于该因素Xj的人群发病概率,称Xj为危险因素当βj<0时,ORj<1,表示暴露于该因素Xj的人群发病概率小于非暴露于该因素Xj的人群发病概率,称Xj为保护因素三、,即;同时还可以得到参数估计值的标准误。(c1,c0)优势比ORj的估计值为;若自变量Xj只有暴露和非暴露两个水平,则其优势比ORj的估计值为;ORj的可信区间估计为。例15-1结果解释。