医用多元统计分析简介

二、回归分析(一)多元线性回归回归分析的内容十分丰富。目前已发展成为数理统计的一个重要分支。本简介主要讨论线性回归问题,并且主要讨论自变量是线性的,其基本形式为多元线性回归方程:(?)=b_0+b_1X_1+b_2X_2+…+b_mX_m (2.1)这是直线回归方程(?)=b_0+bX 发展为 m 个自变量的形式。b_i(i=1,2,…,m)为 X_i 的偏回归系     

线性模型中自变量相对重要性估计方法研究进展

<正>线性回归分析有2个主要任务:一是建立线性回归方程,用自变量预测因变量;二是分析和解释各自变量对因变量的作用和意义。对各自变量相对重要性估计,分析和解释自变量对因变量的作用和意义是线性回归分析的首要任务,它在医学、生物     

选择"最优"多元线性回归模型的信息熵法

对同一组线性相关数据因变量Y与自变量X,有多种方法和多项指标用于选择“最优”多元线性回归模型。本文将熵(信息熵)〔1〕的概念引入线性回归模型。一个回归模型方程可视作一个系统,将系统的元序或混乱程度〔2〕与模型复杂性和拟合优度相联系,从而提出选择“最优”多元线性回归模型的信息熵法。原理与方法熵是一个系统无序或混乱程度的度量。将一个回归模型视作一个系统,信息熵最小的系统为不确定(无序)程度最小,混乱程度最低的系统,即欲得“最优”回归模型。因变量Y与自变量Xi(i=1,2,…,m,m为全模型自变量数目)呈线性相关。对于给定的准…     

应用目标规化进行统计控制

通过对直线回归方程进行逆运算,可以进行统计控制,即要求应变量y在一定范围内波动,可以通过控制自变量x的取值来实现。如果某因变量y受多个自变量的影响,如何根据y确定自变量的最佳取值,这是多元回归难以解决的问题,而目标规化方法是解决此类问题的有效途径。方法及原理目标规化方法的中心思想是对一组预定的目标,研究如何确定自变量（我们称其为决策变量）的值,使预定的目标最大可能地得到满足。首先应用多元回归问题确定因变量y和自变量x的依存关系,然后针对某确定的y应用目标规化方法寻找满足上述依存关系的自变量的最佳组合。…     

中、重型尿道下裂的一期手术治疗

目的 通过多元线性回归分析，探讨高频超声探测出的钙化对甲状腺癌鉴别诊断价值。方法 用SPSS13．0统计软件，对478例甲状腺疾病患者的病理性质（因变量），与边界、钙化等6项超声特征（自变量）进行多元线性回归逐步分析。结果 6个自变量全部纳入回归方程，多元回归方程虽然具有统计学意义，但仅边界与钙化对方程的影响较大，其他4个变量的偏回归系数均无统计学意义。经逐步回归分析后，边界与钙化选入方程，它所建立的方程为最优方程。结论 用多元线性回归分析证实，甲状腺结节内的钙化能为肿瘤性质的鉴别提供重要信息。     

线性回归模型中自变量相对重要性的衡量

线性回归模型在实际应用中经常用到,通常研究者需要在多个自变量中分析哪个自变量对y的影响大,哪个对y的影响小,即对自变量的相对重要性进行衡量。在实际工作中,标准化的回归系数、t统计量或P值等是常用的指标。偏回归系数、相关系数及其平方、半偏相关系数及其平方、偏回归平方和等指标都与自变量的相对重要性有关。Dalington〔1〕认为,如果目的是探索影响因素,偏回归系数是衡量影响力较好的     

影响血糖水平因素的偏最小二乘回归分析

偏最小二乘(partial least squares,PLS)回归分析方法是近年来应实际需要而产生和发展的一种具有广泛适用性的多元统计分析方法,它集多元线性回归分析、典型相关分析和主成分分析的基本功能于一体,将建模预测类型的数据分析方法与非模式的数据认识性分析方法有机地结合在一起,该方法能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模,更易于分析与因变量相关的因素,使自变量的回归系数更容易解释.     

偏相关系数和偏回归系数的统计解析与意义

本研究提出了一个解析在多元线性回归时每一个自变量与因变量之间的关系的偏相关与偏回归系数的方法，包括系数的估计和每一个自变量与因变量之间的散点图的绘制。使我们能够在多元的情况下也能象一元回归一样，作出变量间关系的散点图，从而达到深入了解回归分析结果的可靠性和协助进行回归诊断的目的。     

logistic回归中自变量相对重要性的相对权重估计

目的将相对权重指标扩展应用于logistic回归分析,以更精确评价自变量的相对重要性。方法原始变量通过最小二乘正交变换获得一组独立不相关但与原变量最大相关的新变量集,并对因变量关于新变量集作回归分析获取一组标准回归系数β,再通过分析正交变量对原变量的回归作用返回至原变量集获取一组相关系数λ,最后对这两组估计参数平方乘积和所得结果就是自变量成比例贡献于因变量的重要性。结果相对权重总和等于模型的总变异R2,有效地分配了每个自变量对因变量的贡献大小。结论当存在共线性问题时,相对权重是评价自变量相对重要性的精确量化指标,为许多分类资料分析中希望确定自变量相对重要性的研究者提供一个可行的估计方法 。     

河南大学生体质量指数与身体素质的关系

探索大学生体质量指数(BMI)与身体素质指数(PFI)之间的关系,为改善大学生体质提供参考.方法 对参加2014年全国学生体质健康调研的河南省大学生,依据各性别年龄组的BMI百分位数划分为非常高(BMI≥P95)、高(P85≤BMI相似文献   

居民死亡和气温的相关回归分析

目的了解塘桥社区居民死亡数和天气温度之间的关系。方法使用公安部门的每月死亡数据资料和气象部门的温度资料,进行线性回归和曲线回归分析。结果以死亡数作为因变量,把温度作为自变量进行线性回归和曲线回归分析后,从结果可以得出,曲线回归方程的拟合度高于直线回归的拟合度,建立曲线回归方程y=52.694-7.33Inx。结论关于气温和死亡的相关分析还需做进一步的研究和分析,未来的研究可以纳入湿度、空气质量指数和其他环境相关因素作进一步分析。此外,在冬季尤其要注意保暖等措施。     

研究健康相关生命质量影响因素的分位数回归分析

目的介绍分位数回归这一方法在健康相关生命质量量表数据分析中的适用性,并通过实例数据展示该方法的应用价值。方法分别应用分位数回归和传统线性回归模型分析汉中农村居民健康调查中获得1781例女性的SF-36量表数据及问卷调查资料,了解健康相关生命质量的影响因素,比较两种方法的结果及其适用性。结果传统线性回归分析显示患有高血压是影响农村女性健康相关生命质量的独立危险因素(β_(生理机能)=-4.39;β_(躯体疼痛)=-2.81;β_(一般健康状况)=-8.27;β_(精力)=-3.04;β_(情感职能0=-3.00;β_(精神健康状态0=-2.82;β_(躯体健康综合状况)=-1.90)。分位数回归分析结果确证了上述结论,并进一步探索患有高血压在不同健康相关生命质量得分百分位上的影响程度的差异。结论分位数回归与传统线性回归模型的结论并不完全一致,前者获取信息更多,结果更稳健。故分位数回归应用于人群健康相关生命质量的研究具有较高的应用价值。     

淮安市伤寒Vi抗体阳性率调查研究

目的　为了解淮安市伤寒Vi抗体的阳性率并借此搜索慢性带菌者。方法　淮安市疾病预防控制中心于 1999年 4～5月间 ,采用间接血凝 (PHA)法检测 64 3名调查对象血清中Vi抗体 ,以 1∶3 2为阳性滴度则阳性率为 0 .93 3 % ,以抗体滴度的常用对数为因变量 ,以地区、性别、年龄、职业、病史、免疫接种史为自变量作多元线性回归分析向后法进行分析。结果　抗体滴度与地区、病史、免疫接种史 3个因素间有显著的统计学意义。以 1∶8为抗体阳性界限作为因变量 ,以地区、性别、职业、病史、免疫接种史为自变量 ,作向后法逐步logistic回归分析 ,结果表明抗体阳性率与地区及免疫接种史之间有非常显著统计学意义 ,而与性别、职业、病史无显著统计学意义。结论　PHA法作为慢性带菌调查方法效果较差     

钙化对甲状腺癌超声鉴别价值的多元线性回归分析

目的 通过多元线性回归分析,探讨高频超声探测出的钙化对甲状腺癌鉴别诊断价值.方法 用SPSS 13.0统计软件,对478例甲状腺疾病患者的病理性质(因变量),与边界、钙化等6项超声特征(自变量)进行多元线性回归逐步分析.结果 6个自变量全部纳入回归方程,多元回归方程虽然具有统计学意义,但仅边界与钙化对方程的影响较大,其他4个变量的偏回归系数均无统计学意义.经逐步回归分析后,边界与钙化选入方程,它所建立的方程为最优方程.结论 用多元线性回归分析证实,甲状腺结节内的钙化能为肿瘤性质的鉴别提供重要信息.     

用改善的自回归预测方法预测门诊人数

时间序列资料,建立自回归模型进行预测时,为了提高预测的准确性,要求数据列{x(k)}(k=1,…,n)为光滑离散函数,其主要条件是:ε>0,k0,当k>k0时,有x(k)/∑k-1i=1x(i)<ε〔1〕。即,当数据列{x(k)}与{y(k)}满足y(k)/∑k-1i=1y(i)0,y(k)=ln(x(k) x(2k) 1),则数据列{y(k)}比数据列{x(k)}光滑。即利用反双曲正弦函数变换提高了数据列的光滑程度。[证明]令g(x)=x-x2 1.ln(x x2 1),则g(0)=0。当x>0…     

医学研究统计方法应用：第十五讲 logistic回归方法的正确应用及结果的正确解释

logistic回归是研究当因变量为二分变量时 ,因变量与自变量关系的常用方法 ,自 2 0世纪 80年代初引入国内后 ,随着计算机技术的发展 ,统计软件的日益成熟而得到了十分广泛的应用。但是并不是所有的研究者对于logistic回归的方法都能正确使用 ,对结果都能正确解释。近年来的文献中经常出现对方法错用、误用及对结果的错误解释的现象。下面仅就在使用logistic方法时经常出现的错误进行探讨。一、logistic回归中分类变量的数量化方法在logistic回归中 ,自变量可以有多种形式。以连续变量形式表示的如年龄 ;以等级变量形式进入方程的如不同的污…     

含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数估计

目的比较四种方法估计含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数最大似然估计值,探讨在不同样本量情况下四种方法估计结果的准确性和稳定性。方法对含有Ⅱ型区间删失的生存数据分别拟合Weibull参数回归模型和Cox-PH半参数回归模型,并结合EMICM算法得到模型参数的最大似然估计值;应用组均值插补法将区间删失数据填补为右删失数据,进一步用传统的Cox回归以及建立伪观察值的方法估计生存函数,模拟样本量分别为50、200、500例。结果Weibull回归模型的参数最大似然估计值分别为β_1=0.496,β_2=-0.366;β_1=0.680,β_2=-0.586;β_1=0.620,β_2=-0.504。Cox-PH半参数回归模型的参数最大似然估计值为β_1=0.652,β_2=-0.469;β_1=0.683,β_2=-0.538;β_1=0.629,β_2=-0.511。填补为右删失数据后传统Cox回归方法得到的参数最大似然估计值分别为β_1=0.203,β_2=-0.227;β_1=0.641,β_2=-0.514;β_1=0.545,β_2=-0.446。用Pseudo-observations得到的参数最大似然估计值分别为β_1=0.217,β_2=-0.275;β_1=0.796,β_2=-0.601;β_1=0.561,β_2=-0.468。结论在不同样本量情况下,拟合Weibull参数回归模型,Cox-PH半参数回归模型结合EMICM算法估计的参数最大似然估计更准确更稳定。     

多重应答资料统计分析及其SAS软件实现过程

目的 探讨现场调查中多重应答资料的统计推断方法.方法 根据多重应答资料不同选项间既存在关联,又不可互换的特点,将其视为多因变量的多元logistic回归问题,采用广义估计方程建模分析,并通过实例及其SAS编程的实现过程进行阐述.结果 广义估计方程可以很好地分析自变量对于多重应答资料各项的影响,并能进一步回答各选项的基线应答概率、作业相关矩阵信息;在此模型下,还可以进一步分析各影响因素对于每一选项的具体影响,或各自变量的分层比较具体差异的信息.结论 广义估计方程可以作为现场调查中多重应答资料的推断分析.     

姬鼠型流行性出血热鼠间传播因素的调查研究及多元线性回归分析

1989年12月,在江苏省姬鼠型疫区进行EHF鼠间传播因素调查,并用免疫转印技术对同一鼠窝中鼠螨分离的EHF病毒进行抗原多肽分子量测定,结果一致。以每窝鼠数、鼠皮肤破损数、鼠窝残留食物EHF抗原阳性数和革螨数为自变量,以鼠窝鼠EHF抗原、抗体阳性率和EHF总感染率为因变量,分别进行多元线性回归分析。结果:4个自变量和3个因变量的回归关系有非常显著性意义;进一步进行回归方程显著性检验表明,在姬鼠型疫区鼠间传播因素中,以皮肤破损为主要因素;鼠间密切接触和革螨叮咬为次要因素:而与食入EHF抗原污染的食物关系不密切。     

IL-1β在煤矿掘进工血清中的表达水平及意义

目的 探讨血清白细胞介素-1β(inter leuk in-1 beta,IL-1β)在煤矿掘进工血清中的表达水平及意义。方法 选取2014年1-12月唐山市某煤矿体检的291名掘进工为研究对象。依据纳入排除标准分为矽肺壹期组、疑似矽肺组、健康接尘对照组。对研究对象相关情况进行问卷调查并进行空腹静脉血采集,酶联免疫吸附法（ELISA）测定血清中IL-1β的表达水平。结果 矽肺壹期组、疑似矽肺组、健康接尘对照组年龄、吸烟指数、接尘工龄组间比较,差异有统计学意义（P<0.05）。矽肺壹期组、疑似矽肺组、健康接尘对照组IL-1β表达水平组间比较,差异有统计学意义（P<0.05）;矽肺壹期组与健康接尘对照组及疑似矽肺组IL-1β表达水平两两比较,差异有统计学意义（P<0.01667）。以血清中IL-1β表达量为因变量,以组别、接尘工龄、年龄、吸烟指数为自变量,进行多重线性回归,结果提示IL-1β表达水平与组别、接尘工龄间存在线性关系。多因素Logistic回归分析结果提示,IL-1β表达水平升高为煤矿掘进工人罹患矽肺的危险因素。结论 IL-1β的表达水平与矽肺病的发生与发展存...