文档介绍：Logistic回归Logistic回归分类按照反应变量类型二分类反应变量的logistic回归多分类有序反应变量的logistic回归多分类无序反应变量的logistic回归按照研究设计类型非条件logistic回归(研究对象未经匹配)条件logistic回归(研究对象经过匹配)(一) Logistic回归模型是一种概率模型,适合于病例—对照研究、随访研究和横断面研究,且结果发生的变量取值必须是二分的或多项分类的。可用影响结果变量发生的因素为自变量与因变量,建立回归方程。设资料中有一个因变量y、p个自变量x1,x2,…,xp,对每个实验对象共有n次观测结果,可将原始资料列成表1形式。2、Logistic回归模型的数据结构表1Logistic回归模型的数据结构实验对象yX1X2X3….XP 1y1a11a12a13…a1p 2y2a21a22a23…a2p 3y3a31a32a33…a3p ………………… nynan1an2an3…anp ━━━━━━━━━━━━━━━━━━表2肺癌与危险因素的调查分析例号是否患病性别吸烟年龄地区1010300200**********………………30100261注:是否患病中,‘0’代表否,‘1’代表是。性别中‘1’代表男,‘0’代表女,吸烟中‘1’代表吸烟,‘0’代表不吸烟。地区中,‘1’代表农村,‘0’代表城市。表3配对资料(1:1)对子号病例对照x1x2x3x1x2x31130101203**********…………………10222000注:X1蛋白质摄入量,取值:0,1,2,3X2不良饮食****惯,取值:0,1,2,3X3精神状况,取值:0,1,23、Logistic回归模型令:y=1发病(阳性、死亡、治愈等)y=0未发病(阴性、生存、未治愈等)将发病的概率记为P,它与自变量x1,x2,…,xp之间的Logistic回归模型为:经数学变换得定义Logistic变换Logistic回归方程4、回归系数βi的意义流行病学的常用指标优势比(oddsratio,OR)或称比数比,定义为:暴露人群发病优势与非暴露人群发病优势之比。即Xi的优势比为: