医学研究中logistic回归模型的正确应用（一）

logistic回归模型现已广泛应用于医学领域，计算机软件也甚普遍。随之而来，应用不当乃至错用亦属常见。本文拟从模型的来龙去脉、相对机会比的计算、方法的选用和参数的统计推断等几个方面阐述其在医学研究中正确应用的根据，并指出常见错误之处。     

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20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.     

医学研究中logistic回归模型的正确应用（二）

有关logistic回归的软件通常给出如下信息：①变量表，包括变量名称，相应参数的最大似然估计值βi及其标准误SF(βi)；②最大似然函数值L(β)和(β1，β2…βγ)的方差一协方矩阵，其主对角线元素为Var(βi)=(SE(βj)]^2，非对角线元素为Cav(βi，βj)。     

logistic回归诊断的图示方法

ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归诊断的图示方法第四军医大学赵清波，徐勇勇，夏结来ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型作为流行病资料分析的常规工具已被广泛用于病例一对照研究［１］、前瞻性研究的资料分析和生存分析中［２，３］。但是，人们在进行回归分析时常常注重得到一个回归方程而...     

条件logistic回归模型配合适度统计量的Monte Carlo法模拟结果

本文用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟法对１：３匹配设计的条件ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型的配合适度统计量剩余离差，方差比及确定系数的检验效果进行了探讨，结果显示，用ｎ－ｐ为自由度时能较好地识别正确模型与不正确模型，用迭代法计算参数估计值的收敛成功率及配合适度检验统计量的稳定性，都与样本含量有关，样本含量（即匹配组数）以引入模型中的自变量个数的２０倍以上为宜。     

改进累积logistic回归在生存质量研究中的应用

目的通常多分类有序变量类别之间的差距并不相等,一般的数据分析方法却将其作等距对待,本文探讨有序变量确实存在间距差异时,对累积logistic模型加以修正的方法。方法若经过检验发现有序变量确实存在间距差异,通过引入虚拟工具变量对累积logistic模型加以修正。结果本文实例中有序反应变量存在间距差异,应用改进累积logistic模型,通过以工具虚拟变量的不同取值为参照,使结果的解释更符合实际。结论若经过检验发现有序变量确实存在间距差异,通过对改进累积logistic模型的实际应用,取得良好效果。     

稀有事件logistic回归在医学研究中的应用

目的 探讨稀有事件logistic回归模型的参数估计及概率估计方法.方法 在普通logistic回归结果的基础上进行先验校正、加权校正和MCN校正,并根据Vuong检验原理编程实现非嵌套模型间的对比分析.结果 logistic 回归MCN加权校正对实例数据拟合较好.结论 针对稀有事件数据的分析,在模型的参数估计和预测预报方面,稀有事件logistic回归结果优于普通logistic回归,是一种值得推广的应用统计模型.     

应用分类树模型筛选logistic回归中的交互因素

目的探索自动筛选logistic模型中交互作用因素的方法。方法借助一个实例,说明分层、分类树与lo-gistic模型之间的关系,借助分类树模型自动进行筛选logistic模型中交互作用因素。结果本例分析结果表明,可以应用分类树为logistic模型筛选交互作用因素,并用logistic模型对可能的交互作用因素作最后检验,并通过实例说明应用要点。结论在logistic回归分析中,分类树可以有效地用于自动筛选可能的交互效应因素。     

第六讲医学科学研究论文中统计方法的正确应用

一、统计方法正确应用的重要性医学统计方法很多 ,各适用于不同的数据。临床试验中所用统计方法必须根据数据情况认真选用。这是因为 ,数理统计是根据一定的数据分布推导出一定的统计方法 ,它仅适用于一定的数据。例如 ,ｔ检验及方差分析是由正态分布数据以及各组方差相同推导出来的 ,因而要求数据为正态分布(至少接近正态分布 )且方差齐性。但是 ,在论文的统计方法部分常有如下阐述 :一般资料进行 χ2 检验 ,其余资料进行ｔ检验 ,这种不管数据分布是否很偏态 ,就一概使用某种统计方法不正确。此外 ,分类数据与计量数据的统计方法也不同 ,分…     

以SPSS软件包拟合条件logistic回归模型的探索

[目的]SPSS软件包的固有命令无法拟合条件logistic回归模型（CLRM），探索以此软件包来拟合，将丰富其功能、受到广大用户的欢迎。[方法]以SPSS软件包固有的Cox回归模型命令COXREG，根据Cox回归模型分层变量控制的理论，创造所需新的虚拟变量（Time和Strata)来进行拟合。以6个实例进行运算，并与SAS、STATA软件包运算结果相对照。[结果]SPSS软件包Cox模型分层变量控制的方法，可正确地拟合出条件logistic回归模型，可得到与SAS与STATA软件包计算完全相同的结果，而且运算结果相互对应的参数也相同。[结论]根据Cox回归模型分层变量控制的理论，创造所需新的虚拟变量（Time和Strata)，以SPSS固有的COXREG命令，可拟合CLRM，与SAS、STATA运算结果也相同，且编程简便易行，可适用于1：1、1：2或n:m配对比较。     

多分类有序反应变量logistic回归应用条件的检验

目的 对多分类有序反应变量logistic回归的应用条件寻求科学合理的检验方法。方法 使用卡方分布的理论，SAS软件及抽样调查方法。结果 设计出多分类有序反应变量logistic回归应用条件的卡方检验方法，推导出反应变量取各水平的概率计算公式及卡方检验中理论值、自由度的计算公式，并在作者主持的国家医师资格临床实践技能考试研究中取得了成功效果。结论 多分类有序反应变量logistic回归得到完善和补充，具有较大的理论和实际意义。     

第十二讲如何使用统计软件进行统计学分析

进行数据的统计分析一般需经历以下过程 :为所研究资料选择正确的统计分析方法 ,按统计软件的要求整理、录入数据 ,进行数据的统计描述 ,完成统计分析和得到统计结论。掌握统计分析软件的重点 ,一个是正确选择分析方法 ,再就是熟悉它对数据格式的要求。一、ＳＰＬＭ软件简介ＳＰＬＭ(ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｐｒｏｇｒａｍｆｏｒｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｌｉｎｇ)中文统计软件是第四军医大学卫生统计学教研室于 1986年开发完成的全中文统计分析软件 ,1998年升级为Ｗｉｎｄｏｗｓ版。ＳＰＬＭ主要特点是 :(1)友善的用户界面 :全中文合并菜单及…     

条件logistic回归模型的两种拟合方法分享

目的 介绍两种拟合条件logistic回归模型(1∶1配对logistic回归模型)的方法,供同道参考应用.方法 以上海医科大学金丕焕教授一书10对病例胃癌危险因素分析作为实例.一是以分层Cox回归模型来拟合条件logistic回归模型;二是改变数据库的录入方式,以变量差值的方法来拟合.以SPSS v18软件包来实现....     

多元线性回归方法的正确应用和表达

正在医学研究领域,一个变量的变化往往受其它多个变量的影响。如糖尿病患者的血糖变化会受到胰岛素、糖化血红蛋白、甘油三脂、血清总胆固醇等生化指标的影响。多元回归就是研究某一变量受多个变量的影响时,分析变量间的数量依存关系,以及它们对结果变量的相对作用大小。当多个变量与结果变量是线性关系时,所进行的分析即是多元线性回归。多元线性回归可以利用多个变量去预测或者控制一个结果变量的取值,从而了解这些变量对结果变量的影响及其相互关系。1 应用多元线     

应用stata软件实现logistic回归的共线性诊断

logistic回归是进行病因分析等常用的多元统计分析方法。但是人们在应用中发现很多情况下求出的偏回归系数不稳定，解释问题时会得出荒谬的结论，种种迹象表明多元logistic回归也如同多元线性回归一样需要考虑共线性问题。而现有各种统计软件均无直接实现logistic回归共线性诊断的功能，本文应用stata软件实现lOgistic回归的共线性诊断，供有关人员参考、使用。     

《生物医学研究的统计方法》书评

近年来生物统计学越来越受到医学基础和临床研究人员的关注和重视,医学科研中统计学方法的使用已经成为普遍做法。与此相应,众多的统计学书籍也不断涌现,其中不乏一些构思缜密,结构严谨的佳作。此次由方积乾教授主持,胡良平、赵耐青、宇传华等6位教授任副主编编写的《生物医学研究的统计方法》(2007年6月由高等教育出版社出版)就是一本对医学科研统计分析有着较大指导作用的统计学教材。方教授等几位老师在统计学方面有着深厚的理论功底,同时也具备多年的教学和科研实践经验,该书可以说是厚积薄发之作。在内容的编排和布局上,本书独具匠心地…     

多分类 logistic 回归在冠心病危险因素研究中的应用

目的：应用多分类logistic回归找出冠心病危险因素与冠状动脉病变程度间的关系,建立冠状动脉病变程度危险因素的“最优”回归方程。方法采取系统抽样的方法,对来自2005年1月至2009年12月期间山东省潍坊市某几所医院心血管内科初步诊断为冠心病并进行冠脉造影的患者病例,抽取256例作为多分类logistic回归分析的样本。冠心病组根据狭窄病变累及血管范围分为1支病变（单支病变组）、2支病变（双支病变组）和3支及以上病变（多支病变组）。通过多分类logistic回归方法分析冠心病与冠脉病变程度相关关系。结果以冠脉病变程度为因变量,各个因素为自变量。根据单因素分析的结果,从20个研究因素中筛选出8个有统计学意义的影响因素,经过数据相关性分析、共线性诊断及专业解释等,筛选出8个影响因素进入多分类logistic回归中,最后得到与冠脉病变程度有关的有统计学意义的影响因素6个,分别是年龄、合并疾病、心率、血糖、脂蛋白（a）;保护因素1个：X17（载脂蛋白A1）。根据筛选出的6个影响因素建立“最优”回归方程。结论应用多分类logistic回归找出与冠脉病变程度有关的危险因素,并定量分析出各危险因素在冠脉病变不同程度上的概率值。     

糖尿病前期危险因素的logistic回归分析结果

目的探讨糖尿病前期的主要危险因素,为糖尿病早期筛查和防控提供依据。方法选取2018年7月至2020年5月在泉州市丰泽区北峰街道社区卫生服务中心健康体检人群,筛查并纳入800例糖尿病高危人群。根据空腹血糖及口服葡萄糖耐量试验(OGTT)2 h血糖水平,分为糖尿病前期组133例和正常糖耐量组667例。收集两组一般资料、体格指标测量及实验室检查生化指标并分析比较。结果研究对象糖尿病前期检出率16.7%(133/800);多因素logistic回归分析结果显示,糖尿病前期的主要危险因素是高血压和高FINS(空腹胰岛素)。结论糖尿病前期的主要危险因素的分析结果,可为本地区糖尿病前期患者流行病学情况提供参考,应针对该人群早筛查、早诊断并及早干预。     

第十讲如何在论文中正确表达和解释统计结果

医学论文中的结构主要由摘要、引言、材料与方法、结果、讨论 5个部分组成。据我们的粗略统计 ,医学期刊发表的研究论著 ,2 / 3以上涉及统计结果的表达和解释问题。例如在论文的“摘要”部分 ,要报告处理组和对照组的均数 (中位数、率 )、标准差 (标准误 )、Ｐ值、两组均数 (率 )之差、95 %可信区间 (ＣＩ)、ＯＲ值及多个观察指标的相关系数等。在论文的“引言”部分 ,除简要说明研究背景和研究目的外 ,还需要给出文献复习的综合结果 ,如文献报告的组间差别及Ｐ值等。其他重要的统计表达和解释主要集中在论文的“材料与方法”、“结果”和“…