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文档简介

-,1,三、Logistic回归分析,多元线性回归要求Y是呈正态分布的连续型随机变量。难以处理因变量为二值变量的情况。在医学中，存在很多二值化的状态，比如生存与死亡、感染与不感染、有效与无效、患病与不患病等等。这时，我们往往要分析生存与死亡或感染与不感染与哪些因素有关。而这些因素（自变量）可能是二值数据或等级分组资料或是计量资料，此时，可以使用logistic回归来分析因变量（二值变量）与自变量的关系。,-,2,三、Logistic回归分析,-,3,-,4,-,5,-,6,-,7,-,8,-,9,-,10,-,11,-,12,-,13,-,14,-,15,-,16,-,17,-,18,Categorical多分类变量的比较,-,19,-,20,Save功能按钮,-,21,Option功能按钮,-,22,Logistic回归分析,为研究急性肾衰（AFR）患者死亡的危险因素，经回顾性调查分析，获得某医院19992000年中所有发生AFR的422名患者的临床资料见数据文件logistic.sav。本资料共涉及29个变量，分别是：sex,age,社会支持，慢性病，手术，肿瘤，糖尿病，动脉硬化，器官移植，cr（血肌酐），hg（血红蛋白），肾毒性，少尿，lbp，黄疸，昏迷，辅助呼吸，心衰，肝衰，出血，呼衰，器官衰竭，胰腺炎，dic，败血症，感染，hbp，透析方式，死亡。其中器官衰竭、和透析方式为多分类变量，分别有6个和4个水平，定量变量有age，cr，hg；其余为二分类变量。,-,23,Logistic回归分析,数据背景（data13-02）北京医科大学附属人民医院内分泌科卢纹凯教授课题。颈总动脉中层厚度imt0.8mm或有斑块定义为动脉硬化，因变量type值为1；非硬化imt0.8mm且无斑块，因变量type值为0。糖尿病患者123例数据。研究哪些指标可以判断糖尿病患者是否动脉硬化。自变量AGE年龄、ALB尿白蛋白、BMI体重指数、ISI胰岛素敏感指数、SBP收缩压、TG甘油三脂、CHO胆固醇、DURA糖尿病程。其中尿白蛋白、甘油三脂、胆固醇三项生化指标在回归估计过程中均使用他们的对数变量：ALBLN、TGLN、CHOLN。,-,24,Logistic回归分析,Lo
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