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基本概念
基本步骤
基本操作
基本结果解释
数据分析思路
单因素统计分析
计量资料的比较,t检验,方差分析或秩和检验
两个变量的相关分析,Pearson相关或spearman相关
分类资料的比较,Pearson卡方检验
分类资料的相关,OR值及其CI或列联系数
多因素统计分析
因变量为计量资料,多重现性回归
因变量为分类变量,logistic回归
Logistic回归模型
按研究设计分类:
非配对设计:非条件logistic回归模型
配对病例对照:条件logistic回归模型
按反应变量分类:
二分类logistic回归模型(常用)
多分类无序logistic回归模型(常用)
多分类有序logistic回归模型(常用)
基础知识
通过下例复****相关概念
如:研究患某疾病与饮酒的关联性
患病率P1=?P2=?
基础知识
二分类logistic回归模型
回归系数的意义
多因素logistic回归分析时,对回归系数的解释都是指在其他所有自变量固定的情况下的优势比。
存在因素间交互作用时,logistic回归系数的解释变得更为复杂,应特别小心。
适用条件
因变量为二分类变量或某事件的发生率
自变量与Logit(P)之间为线性关系
残差合计为0,且服从二项分布
各观测间相互独立
参数估计方法:最大似然法
例1
研究急性心肌梗塞(AMI)患病与饮酒的关系,采用横断面调查。
SPSS基本操作