文档介绍：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类的或多项分类。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。
Logistic 回归是研究观察结果（y）为分类变量与多个影响因素（X）之间回归关系的多变量统计方法。
logistic回归分析
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。
Logistic回归模型的数据结构
logistic回归分析
表1 Logistic回归模型的数据结构
实验对象 y 　X1 X2 X3 …. XP 1 y1 a11 a12 a13 … a1p 2 y2 a21 a22 a23 … a2p 3 y3 a31 a32 a33 … a3p … … … … … … … n yn an1 an2 an3 … anp
　　其中：y取值是二值或多项分类
logistic回归分析
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）
logistic回归分析
，
在m个自变量的作用下阳性结果发生的概率记作:
Logistic回归模型
它与自变量x1, x2,…,xp之间的Logistic回归模型为：
logistic回归分析
模
型
参
数
的
意
义
常数项表示暴露剂量为0时个体发病与不发病概率之比的自然对数。
回归系数表示自变量改变一个单位时logitP 的改变量。
logistic回归分析
流行病学衡量危险因素作用大小的比数比例指标。计算公式为：
优势比OR(odds ratio)
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与 logisticP 的关系：
logistic回归分析
例1 为了探讨糖尿病与血压、血脂等因素的关系，某研究者对56例糖尿病病人和65例对照者进行病例-对照研究，收集了性别、年龄、学历、体重指数、家族史、吸烟、血压、总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白11个因素的资料。
logistic回归分析
性别
年龄
学历
体重指数
家族史
吸烟
血压
总胆固醇
甘油三脂
hdl
ldl
糖尿病
1
60
2
2
1
1
1

0
1
48
3
2
1
1
1

0
2
63
2
1
1
1
2

0
1
68
3
2
2
1
1

0
1
45
2
1
2
1
1

.63

0
1
45
3
3
2
1
1

.96
.98

0
1
59
2
1
1
1
1

0
1
68
3
3
1
1
1

.85
0
2
63
2
2
1
1
1

.81
0
logistic回归分析