文档介绍：生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章Logistic Regression AnalysisLogistic Regression Analysis生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章前前言言??线性回归模型:因变量是连续且服从正态分布的线性回归模型:因变量是连续且服从正态分布的变量,自变量和因变量呈线性关系。变量,自变量和因变量呈线性关系。??logisticlogistic回归模型:因变量是分类变量,且自变量回归模型:因变量是分类变量,且自变量与因变量没有线性关系。与因变量没有线性关系。??logisticlogistic回归模型非常巧妙地避开了分类变量的分回归模型非常巧妙地避开了分类变量的分布问题,补充完善了线性回归模型的缺陷。布问题,补充完善了线性回归模型的缺陷。生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章【【学****目标学****目标】】①①了解了解logisticlogistic回归模型的基本结构。回归模型的基本结构。②②掌握掌握logisticlogistic回归分析的用途;回归分析的用途;logisticlogistic回回归系数的意义及其与优势比或相对危险归系数的意义及其与优势比或相对危险度的关系度的关系。。生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章主要内容主要内容??LogisticLogistic回归模型的基本原理回归模型的基本原理??LogisticLogistic回归模型的数学函数回归模型的数学函数??LogisticLogistic回归模型拟合实例回归模型拟合实例??LogisticLogistic回归模型的用途和注意事项回归模型的用途和注意事项生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章【【基本原理基本原理】】??二分类变量(二分类变量(YY):生存与死亡、有病与无病、有):生存与死亡、有病与无病、有效与无效、感染与未感染等。效与无效、感染与未感染等。??多分类变量(多分类变量(YY):疾病程度(轻度、中度、重):疾病程度(轻度、中度、重度)、治疗效果(治疗、显效、好转、无效)等。度)、治疗效果(治疗、显效、好转、无效)等。??实际问题:哪些因素(实际问题:哪些因素(XX)导致了人群中有些人患)导致了人群中有些人患某种病(某种病(YY)?哪些因素()?哪些因素(XX)导致了某种治疗方)导致了某种治疗方法出现治愈、显效、好转、无效等不同的效果法出现治愈、显效、好转、无效等不同的效果((YY)?)?生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章根据反应变量(分类变量)类型的不同,根据反应变量(分类变量)类型的不同,logisticlogistic回归模型可分为:回归模型可分为:二分类资料多项无序分类资料有序分类资料生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章条件Logistic回归非条件Logistic回归病例和对照匹配病例和对照不匹配根据资料收集过程中病例和对照是否匹配/配对生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章【【基本原理基本原理】】??问题实质:建立函数问题实质:建立函数y=y=f(xf(x))能够用来近似地描述能够用来近似地描述xx和和yy之间关系!之间关系!??困难:很难找到一个函数困难:很难找到一个函数y=y=f(xf(x)),当,当xx变化时,它变化时,它对应的函数值对应的函数值yy仅取两个或几个有限值。仅取两个或几个有限值。??新思路:不直接分析新思路:不直接分析yy与与xx的关系,分析的关系,分析yy取某个值取某个值的概率的概率pp与与xx的关系。的关系。p=p=p(xp(x),),使得当使得当xx变化时,它变化时,它对应的函数值对应的函数值pp不超出不超出[0[0,,1]1]范围。范围。??方法:方法:logisticlogistic回归模型就是满足这种要求的函数回归模型就是满足这种要求的函数之一之一。。生物医学研究的统计方法生物医学研究的统计方法第第1818章章【【基本原理基本原理】】logisticlogistic回归分析的基本原理就是利用一组观测数回归分析的基本原理就是利用一组观测数据拟合一个据拟合一个logisticlogistic模型,然后借助于这个模型来模型,然后借助于这个模型来提示总体中若干个自变量与一个因变量取每个值提示总体中若干个自变量与一个因变量取每个值的概率之间的依存关系,并评估用这一模型拟相的概率之间的依存关系,并评估用这一模型拟相关事物变化规律的准确性。具体地说,关事物变化规律的准确性。具体地说,logisticlogistic回回归分析可以从统计意义上确定在消除了其它自变归分析可以从统计意义上确定在消除了其它自变量的