文档介绍：2011-07-多元逐步等回归分析716203120
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商务报告
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工作计划
5、逐步引入—剔除法（Stepwise）: 向前引入法与向后剔除法的结合。
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逐步回归的主要用途elative risk）：表示暴露组与非暴露组发病率(或死亡率)的比值。也称为危险比（risk ratio）。反映了暴露与疾病发生的关联强度。
RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。
队列研究(cohort study)
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一种由果及因的回顾性研究，先按疾病状态确定调查对象，分为病例(case)和对照(control)两组，然后利用已有的记录、或采用询问、填写调查表等方式，了解其发病前的暴露情况，并进行比较，推测疾病与暴露间的关系。
病例对照研究
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+
-
病例
+
-
对照
调查方向：收集回顾性资料
a
b
c
d
a/(a+b)
c/(c+d)
比较
人数
暴露
疾病
病例对照原理示意图
病例对照研究
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病例对照研究（不考）
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相对危险度RR的本质是暴露组与非暴露组发病率之比或发病概率之比。
但病例对照研究不能计算发病率，只能计算比值比OR值。
OR与RR的含义是相同的，也是指暴露组的疾病危险性为非暴露组的多少倍。当疾病发病率小于5%时，OR是RR的极好近似值。
OR>1,说明该因素是疾病的危险性增加,为危险因素；
OR<1,说明该因素是疾病的危险性减小,为保护因素；
病例对照研究
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病例对照研究的三种类型
（一）病例与对照不匹配---非条件logistic回归
在设计所规定的病例和对照人群中，分别抽取一定量的研究对象，一般对照应等于或多于病例数，此外无其他任何限制。
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病例对照研究的三中类型
（二）病例与对照匹配---条件logistic回归
匹配或称配比（matching），即要求对照在某些因素或特征上与病例保持一致，目的是对两组比较时排除混杂因素的干扰。匹配分为成组匹配和个体匹配。
1、成组匹配（category matching）：匹配的因素所占的比例，在对照组和在病例组一致。如病例组中男女各半，65岁以上者占1/3，则对照组也是如此。
2、个体匹配（individual matching）：以病例和对照的个体为单位进行匹配叫个体匹配。1:1匹配又叫配对（pair matching）， 1:2，┅ ，1:m匹配时称为匹配。
匹配的特征必须是已知的混杂因子，或者有充分的理由怀疑其为混杂因子，否则不应匹配。
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（三）巢式病例对照研究
也称为队列内的病例对照研究，是将队列研究和病例对照研究相结合的方法。
病例对照研究的三中类型
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logistic回归
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二、 logistic回归模型的参数估计
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例15-1
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在logistic过程步中加“descending”选项的目的是使SAS过程按阳性率（y=1）拟合模型，得到阳性病例对应于阴性病例的优势比。
观察例数
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OR值
OR的95%CI
对偏回归系数的假设检验
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三、logistic回归模型的假设检验
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，说明方程有意义。
对所拟合模型的假设检验：
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四、变量筛选
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某工作者在探讨肾细胞癌转移的有关临床病理因素研究中，收集了一批行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料，现从中抽取26例。试用logistic回归分析筛选出于癌细胞转移有关的危险因素（）。
例子
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用逐步回归法拟合模型,
指定选项“des”是为了按照y=1（有转移）的概率拟合模型。如果不加此选择项，则软件会按照y=0（无转移）的概率拟合模型，此时，应变量的排序水平发生颠倒，且所有参数估计的符号相反，OR值为原来的倒数。
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logistic逐步回归分析筛选出两个有统计学意义的变量为x2和x4，，。结果中还给出了标准化偏回归系数，肾癌细胞核组织学分级（x4）在引起癌细胞转移中的危险性大于肾细胞癌血管内皮生长因子（x2）。
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条件logistic回归
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条件logistic回归应用实例
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研究肥胖(x1，肥胖为1，不肥胖为0）、口服避孕药雌激素(x2，用药为1，不用药为0）与子宫内膜癌(y，病例为0，对照为1）