有序结果变量回归及其应用

目的：介绍有序结果变量回归（Ordinal Regression）的基本原理,SPSS10．0的Ordinal Regression过程和确定“最佳”模型的方法。方法：介绍有序结果变量回归模型结构和模型评估指标,用一个实例和SPSS10．0的Ordinal Regression过程,说明有序结果变量回归的操作和结果分析。结果：列出五种连接函数两种模型的各种评估指标和总正确率,“最佳”有序结果变量回归模型的系数表。结果：有序结果变量回归适用于两个或以上分类水平的应变量和一组协变量。通过五种连接函数两种模型的各种评估指标和总正确率的比较,可挑选出“最佳”有序结果变量回归模型,并能预测某个体的分类。     

残差分析在回归模型诊断中的应用

人们在用最小二乘法研究线性回归模型(?)=Xβ ε时,为了使常数项α和回归系数β为无偏估计,且具有方差最小性,而要求随机误差ε满足E(ε)=u和Guass-Markov假定COV(ε)=σ~2I,并在探讨其假设检验和区间     

医用线性回归变量变换及诊断

本文运用近代回归分析的原理和方法，将残差图和偏回归杠杆图作为诊断回归模型缺陷的工具，利用变量变换使资料满足线性回归模型的基本要求。实例分析表明，这些方法在诊断模型缺陷。决定相应处理措施以及改进模型回归效果等方面均取得了满意效果。     

回归诊断在医学中的应用

本课题应用SPSS/PC~ TM对回归诊断在医学上的应用进行了研究。研究内容分为三个部分:残差分析、数据变换、影响分析。残差分析发现,原始数据在正态性、方差齐性和独立性上均偏离了回归假设。使用Box-Cox变换可使数据满足回归假设。影响分析发现,异常值和强影响点的存在对回归分析中的参数估计有重要影响。分析结果表明:当使数据满足回归假设后,回归分析的效果有了明显改善。     

鞅残差在Cox回归模型诊断中的应用

目的：探讨Cox模型中某给定连续变量对生存效应的最佳函数形式。方法：不含该变量的Cox模型下的鞅残差对该协变量作图可揭示该变量在全模型中的函数形式。结果：实例分析表明,Loess平滑鞅残差图可用于Cox模型中协变量函数形式的确定。结论：建议分析者把鞅残差图纳入Cox模型分析中,对协变量的生存效应作出正确估计。     

正确应用相关回归分析

正确应用相关回归分析上海医科大学詹绍康相关回归分析是分析事物间数量关系的统计方法，正确地把它应用于劳动医学研究中，可以判断事物间有无数量关系，如果存在数量关系，可进一步分析关系的密切程度及什么样的数量关系。因此，应用比较广泛。相关回归分析的正确应用，...     

基于潜变量得分的多水平多变量回归模型在职业紧张评价中的应用

目的介绍基于潜变量得分的多水平多反应变量回归模型在职业紧张评价中的应用。方法为克服测量误差的存在，以职业紧张量表14个分项的潜变量得分，将之作为中问结果引入多水平多反应变量回归模型。结果职业任务各分项不同程度地引起职业紧张，而个体应变能力是减轻职业紧张行之有效的方式。随机系数反映这些影响在不同科室存在着不同。结论采用基于潜变量得分的多水平多反应变量回归模型既可有效降低测量误差，又得以合理地解释。尤其对于系统结构数据，多元线性模型的多水平理论比多水平潜变量分析方法更成熟可信。     

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。     

自回归移动平均模型在医疗服务需求预测中的应用

目的拟合医疗服务需求时间序列资料的预测模型。方法采用自回归移动平均模型对出院人次进行模型拟合。结果模型拟合得到的最优模型为一阶自回归移动平均模型,模型预测2020年某市三甲医院的出院总人次将为93.88万人次。结论自回归移动平均模型适用于出院总人次时间序列模型拟合,预测结果显示,在没有外来干预因素影响的情况下,三甲医院出院总人次将会延续2009年以前的上升趋势继续上涨。     

慢性病流行病学研究的带时依变量多状态Cox回归模型

目的：探讨带时依变量多状态Cox回归模型在慢性病流行病学研究中的推广应用。方法：介绍带时依变量多状态Cox回归模型的基本原理，并将它应用于2型糖尿病不同发展阶段影响因素的探讨。结果：应用带时依变量多状态Cox回归模型探讨2型糖尿病不同发展阶段的影响因素，取得了较为满意的效果。结论：带时依变量多状态Cox回归模型可以作为慢性病流行病学研究中的一种有效工具。     

具有协变量或干扰因素的诊断试验数据的ROC分析

目的 探讨具有协变量或干扰因素的诊断试验的评价问题。建立相应的统计模型及分析方法。方法 基于ROC分析给出变量ROC模型，采用有序logistic连续函数，利用SAS软件进行参数估计，得到有协为量情况下的ROC曲线方程及曲线下面积。文中结合检测动脉硬化的数据，说明了其用法。结果 采用文中给出的方法，可以有效地扣除协变量的影响，准确地评价诊断的作用。结论 本文提供的方法能够有效地解决诊断试验中具有干扰因素影响的问题。     

Excel在检验数据回归分析中的应用

卫生检验工作中经常需要对数据进行统计分析,而直线回归分析是其最常用的统计方法。传统的计算方法是用多功能计算器计算回归工作曲线,但一旦输入有误,就必须重新输入全部数据,而且数据也无法在多功能计算器上保存,非常繁琐,令检测人员相当头痛。本文利用EXCEL软件[1,2,3]自动化数据处理的优势,查阅EXCEL在数据处理中应用的相关报道[4,5],摸索了一套Excel统计检验数据回归分析的方法,用EXCEL软件对检测数据制作回归工作曲线和进行吸光度与浓度之间的换算及结果的计算,大大减轻了数据处理的工作量,     

应用回归分析确定医学参考值中的几个问题

从实践中提出了当前应用回归分析确定医学参考值中存在的参考界值有脱离实际情况,回归方程中可能有医学意义不大的变量,以及对同一器官功能确定多个方程有增大误诊等主要问题。考虑数学线性模型的正态分布理论要求和医学实践意义,提出了“确定参考值的回归分析步骤”,几年实践显示已基本解决了存在的几个主要问题。     

线性结构模型及其在现场资料分析中的应用研究

本文从多元线性回归和通径分析方法的一些缺点及现场资料潜变量的分析出发引入线性结构模型,对模型的基本原理给予简单地介绍,阐述了它与传统的一些统计方法的关系。结合实例分析了医学现场资料中一些潜变量之间的关系,得到了较满意的结果,较好地解决了多元线性回归和通径分析方法所不能解决的问题。并指出了线性结构模型在医学中的应用前景。     

Cox回归模型在肺癌预后分析中的应用

本研究运用Ｃｏｘ模型对影响肺癌患者生存的因素 ,以及预后指数、危险度及生存率作一生存预测 ,为改善患者的预后 ,延长生存期提供临床依据。资料与方法1 病例来源 :收集唐山市 4所医院 ,1987～ 1993年间所有经组织学或 /和细胞学或 /和临床确诊为原发性肺癌的住院病例共 1157例 ,采用查看病历、信访和家访的方法 ,实调查 10 91例 ,随访率 94 3%。由于地址不详和交通不便 ,失访 66例 ,失访率 5 7%。 10 91例病历中 ,男性 74 5例 ,女性 34 6例 ,男女比例 2 15∶1;年龄最小 15岁 ,最大 84岁 ,平均 57 8岁 ,其中小于4 0岁的 88例 ;职业分布 :…     

多元相关回归方法在评价医院工作中的应用

本文采用多元回归统计方法,对上海市第六人民医院1999～2008年住院病人医疗情况质量指标进行分析探讨,结果表明,要提高医院的医疗质量和效率,就必须抓好诊断符合率、治疗有效率、平均住院日、使用率及人均医疗费用等管理工作,注重各指标间的相互关系,充分利用医院的技术优势和设备条件,不断提高医疗质量,减轻病人负担,加强检查和监督工作,搞好改革与投资,真正体现出医院积极的社会效益和随之产生的良好的经济效益,使医院切实为广大民众的健康幸福和社会和谐做出贡献。     

logistic回归模型在超限住院费用分析中的应用

住院费用超限的病例虽然较少，但是消耗的医疗资源较多，医疗费用较高，是按病种付费制度下医院管理的重点对象。笔者以胆结石住院患者为例，利用多因素loglstic回归模型探索导致住院费用超限的危险因素，以期为医疗保险基金管理中心和定点医疗机构采取干预措施、控制和降低医疗费用提供理论和现实依据。     

边际回归模型方法及医学应用

目的探讨边际回归模型在医学研究领域多变量相关分析中的应用。方法结合两个医学研究实例，说明边际回归模型原理，软件和实际应用。结果连续型和二分类的多变量需要使用不同的相关测量。对两种类型资料。边际回归模型都可以同时估计回归系数和关联参数。结论边际回归模型方法应用灵活、方便，可作为多变量相关分析的常规工具之一。     

多水平模型和潜变量增长曲线模型在纵向数据分析中的应用及比较

比较多水平模型和潜变量增长曲线模型在纵向数据分析中的应用。文中以结直肠癌患者术后的生命质量情况为实例,比较两种方法的异同。结果表明两方法的参数估计值结果非常接近,多水平模型在模型构建时较为容易,而潜变量增长曲线模型在模型评价等方面具有优势。两方法均可很好地分析纵向观测的数据,且各有优点,研究者应根据需要选择合适的方法分析数据。