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单独二分类Logit模型在有序分类资料中的应用.doc

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单独二分类Logit模型在有序分类资料中的应用.doc

单独二分类Logit模型在有序分类资料中的应用作者:林党新许涛沈念春赖胜邓政伟【摘要】目的:通过幽门螺杆菌与胃癌癌前病变关系研究的资料,探讨单独二分类Logit模型中有序分类资料中的应用。方法:选择293名患有轻度萎缩性胃炎的患者,对病变进展的影响因素分析分别采用累积比数Logit模型和单独的二分类Logit模型,并对两种模型的分析结果进行比较。结果:累积比数Logit模型分析结果显示幽门螺杆菌感染对胃癌癌前病变的影响无统计学意义(OR=1.158,95%CI:0.986~2.464),但得分检验发现幽门螺杆菌不满足累积比数Logit模型的比例优势假定条件(χ2=24.100,Plt;0.0001),也就是说,在反应变量的不同分割点上,Hp的估计值不同。由于基本假定条件违背,该资料采用累积比数Logit模型分析未必合适。表1293人随访5年后的病变进展情况表2累积比数Logit模型的参数估计结果表3比例优势假定检验结果为了核实结果的正确性,并充分利用该资料有序的特点,故采用单独的二分类Logit模型进一步分析(表4),可以看出,年龄、性别、吸烟、饮酒这四个变量在不同分割点的OR值相差不大,而Hp的OR值则差别很大。把DYS、IM和重度CAG合并为一类(即“至少进展为重度CAG”)时,Hp的影响有统计学意义(OR=2.334,95%CI:1.402~3.885)。而对“至少进展到DYS”和“至少进展到IM”的影响则无统计学意义。表4单独二分类Logit模型分析结果3讨论本次研究结果显示,年龄、性别、吸烟、饮酒对胃癌癌前病变的进展无影响。在校正上述因素的影响后,Hp感染主要作用于胃癌癌前病变的早期阶段,Hp阳性者至少进展到重度CAG的可能性是Hp阴性者的2.334倍(OR=2.334,95%CI:1.402~3.885),而对进展到更高级的病变如IM、DYS,则Hp阳性与阴性并无差别。这与有学者提出的Hp主要作用于胃癌癌前病变的早期阶段的结论是一致的[6,7]。累积比数Logit模型是分析有序分类资料最常用的方法,但其应用需要满足一定的条件,其中一个基本条件就是比例优势假定条件,即自变量的回归系数应与分割点k无关。对于一个自变量xk而言,不同累积比数发生比的回归线相互平行,只是截距参数有所差别。以往有人认为,累积比数Logit模型对这一条件并不敏感,但在实际中,这一条件

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