《卫生统计学》18 logistic回归-h

1、第十八章 logistic回归分析 .2mmXXXY22110Y: 血压值血压值 or 血红蛋白含量血红蛋白含量 or 白细胞数白细胞数 or BMI值值 But if 发病发病/不发病，生存不发病，生存/死亡，无效死亡，无效/好转好转/痊愈痊愈X：年龄、性别、治疗药物、生活习惯、遗：年龄、性别、治疗药物、生活习惯、遗传传.3Logistic回归回归分析 在医学研究中, 经常要分析某种结果的产生与哪个或哪些因素有关。 例如：生存与死亡, 发病与未发病, 阴性与阳性等结果的产生可能与病人的年龄（连续型变量）、性别（二分类变量）、生活习惯（无序多分类变量）、体质、遗传等许多因素有关。 如何找出其中

2、哪些因素对结果的产生有显著性影响呢？Logistic回归分析能较好地解决这类问题。.4优势与优势比优势与优势比 (Odds, Odds Ratio) 考察非甾体抗炎药品是否引起上消化道出血不良反应。调查考察非甾体抗炎药品是否引起上消化道出血不良反应。调查47 136例例服用该药的患者中，有服用该药的患者中，有155例上消化道出血；同期没有服用该药的例上消化道出血；同期没有服用该药的44 634例对照中，有例对照中，有96例上消化道出血。例上消化道出血。 结局结局暴露、关暴露、关心的因素心的因素.5.6优势比：优势比：Odds Ratio (OR)For easy understanding:

3、优势比优势比 (OR)反应了某暴露（或者某因素）是否容易导反应了某暴露（或者某因素）是否容易导致某结局（如发病）致某结局（如发病）.7Logistic回归概念：属于概率型非线性回归，常用于研究1个二分类观察结果与1个或多个影响因素之间关系的一种多变量分析方法。资料特征：1个因变量（二分类,多分类）1个或多个自变量，可以是连续型变量或离散型变量（包括等级变量或分类变量）.8 用途：研究某疾病或现象发生与否，和一个或者多个影响因素（危险因子或保护因子）的数量关系。 用 检验（或 t 检验）的局限性：分析较少的影响因素；混杂因素的作用未加以控制;对因素的作用只能得出定性结论。29.10.111 0

4、Y发生应变量未发生12,mXXX自变量 ，在在m个自变量的作用下阳性结果发生的概率记作个自变量的作用下阳性结果发生的概率记作:12(1|,)mPP YX XX1P0.12mmXXXY22110多重线性回归：多重线性回归：mmXXXY22110?Logistic回归：回归：.131P0PP1：0+)1ln(PP：mmXXXPitYPP22110)(log)1ln(logistic函数的图形函数的图形.14mmXXXPitYPP22110)(log)1ln(11220112201mmmmXXXXXXePe112201mmXXXPeP11220()1 1mmXXXPe或.1501122ln=logi

5、t1mmPXXXPP常数项常数项: 表示暴露剂量为表示暴露剂量为0时个体发病与时个体发病与不发病概率之比的自然对数。不发病概率之比的自然对数。(偏偏)回归系数回归系数: 表示自变量表示自变量 改变一个单位时改变一个单位时logitP 的改变量。的改变量。0), 2 , 1(mjjjX二、模型参数的意义二、模型参数的意义.1601ln()1PXPOR与与 logitP 的关系：的关系：, 111000/(1)/(1)OddsppOROddspp00111001, ln()10, ln()1PXPPXP01111110000/(1)ln()ln()lnln()11/(1)PPppOddsPPppOdds1exp()OR.170, 1 exp, 0, 1 0, 1 jjjjjjOROROROR无作用则有危险因子保护因子101 , 1, 0 jXXX暴露若非暴露10 exp()jjORXX即18.19.