Logistic回归分析课件.ppt

文档介绍：School of Public Health Logistic 回归分析 Logistic Regression 寇长贵(副教授) Tel: [phone] Mail: ******@jlu. 流行病与卫生统计学教研室吉林大学公共卫生学院主要内容概述非条件 logistic 回归条件 logistic 回归 logistic 回归的应用注意事项 Logistic 回归? Logistic 回归是一个较好的,目前常用的,控制混杂因素的多因素分析方法。? Logistic 回归中 y 呈现为二值变量形式。如发病与不发病,死与活,成功与失败,阳性与阴性, 等等。当应变量只取二个数值时常记为 1与0, 在 SAS 的 logistic 回归中最好记成 1与2。? Y=1 :反应,如: 发病,死亡,成功? Y=2 :不反应,如:不发病,存活,不成功? Logistic 回归的应用 :把各协变量代入方程,得到 P值, 即发病的概率。 2. 因素关联分析:分析哪些因素( 协变量)对疾病的发生有显著作用。对各偏回归系数作显著性检验,如显著, 则说明在排除其它因素的影响后,该因素与发病有显著关系。 3. 求各因素在排除其它因素的影响后,对于发病的相对危险度(或比数比) 4. 比较各因素对于发病的相对重要性: 比较各标准化偏回归系数 b i绝对值的大小,绝对值大的对发病的作用也大。 Logistic 回归目的: 作出以多个自变量(危险因素)估计应变量(结果因素)的 logistic 回归方程。属于概率型非线性回归。资料: 1. 应变量为反映某现象发生与不发生的二值变量; 2. 自变量宜全部或大部分为分类变量,可有少数数值变量。分类变量要数量化。用途: 研究某种疾病或现象发生和多个危险因素(或保护因子)的数量关系。用检验(或 u检验)的局限性: 1. 只能研究 1个危险因素; 2. 只能得出定性结论。 2?种类: 1. 成组(非条件) logistic 回归方程。 2. 配对(条件) logistic 回归方程。 logistic 回归(非条件 logistic 回归) 一、基本概念 1 0 Y ????发生应变量未发生 1 2 , , , m X X X ?自变量, 在m个自变量的作用下阳性结果发生的概率记作: ),,,|1( 21mXXXYPP???1P ? ? 0 11 ZPe ???若令: mmXXXZ?????????? 22110 0 1 1 2 2 ln = 1 m m P X X X P ? ???? ?? ????? ??? ?? 0 1 1 2 2 1 1 exp[ ( )] m m P X X X ? ????? ??????回归模型其中0?为常数项,m???,,, 21?为回归系数。概率 P:0~1, logit P:- ∞~∞。取值范围 logit P