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1、,單擊此處編輯母版標題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級,第三級,第四級,第五級,*,醫(yī)學統(tǒng)計學,*,單擊此處編輯母版標題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級,第三級,第四級,第五級,2020/9/14,#,第十六章,logistic,回歸分析,(Logistic Regression),12/10/2024,1,醫(yī)學統(tǒng)計學,Content,Logistic regression,Conditional logistic regression,Application,12/10/2024,2,醫(yī)學統(tǒng)計學,講述內(nèi)容:,第一節(jié) logistic回歸,第二節(jié) 條件logistic回歸,第三節(jié)

2、logistic回歸的應(yīng)用,及其注意事項,12/10/2024,3,醫(yī)學統(tǒng)計學,目的：,作出以多個自變量（危險因素）估計,應(yīng)變量（,結(jié)果因素）,的,logistic,回歸方程。屬于概率型非線性回歸。,資料：,1.應(yīng)變量為反映某現(xiàn)象發(fā)生與不發(fā)生的二值變量；2.自變量宜全部或大部分為分類變量，可有少數(shù)數(shù)值變量。分類變量要數(shù)量化。,12/10/2024,4,醫(yī)學統(tǒng)計學,用途：,研究某種疾病或現(xiàn)象發(fā)生和多個危,險因素（或保護因子）的數(shù)量關(guān)系。,用 檢驗（或u檢驗）的,局限性,：,1.只能研究1個危險因素；,2.只能得出定性結(jié)論。,12/10/2024,5,醫(yī)學統(tǒng)計學,種類:,1.成組（非條件）,log

3、istic,回歸方程。,2.配對（條件）,logistic,回歸方程。,12/10/2024,6,醫(yī)學統(tǒng)計學,第一節(jié),logistic,回歸,（非條件logistic回歸）,12/10/2024,7,醫(yī)學統(tǒng)計學,一、基本概念,，,在,m,個自變量的作用下陽性結(jié)果發(fā)生的概率記作:,12/10/2024,8,醫(yī)學統(tǒng)計學,若令:,回,歸,模,型,概率,P,：01，logit,P,：。,取值范圍,12/10/2024,9,醫(yī)學統(tǒng)計學,圖16-1,logistic函數(shù)的圖形,12/10/2024,10,醫(yī)學統(tǒng)計學,模,型,參,數(shù),的,意,義,常數(shù)項,表示暴露劑量為0時個體發(fā)病與不發(fā)病概率之比的自然對數(shù)。

4、,回歸系數(shù),表示自變量 改變一個單位時logit,P,的改變量。,12/10/2024,11,醫(yī)學統(tǒng)計學,流行病學衡量危險因素作用大小的,比數(shù)比例,指標。計算公式為：,優(yōu)勢比,OR,(odds ratio),12/10/2024,12,醫(yī)學統(tǒng)計學,與 logistic,P,的關(guān)系,：,12/10/2024,13,醫(yī)學統(tǒng)計學,12/10/2024,14,醫(yī)學統(tǒng)計學,二、,logistic,回歸模型的參數(shù)估計,參數(shù)估計,原理：最大似然,(,likelihood,),估計,12/10/2024,15,醫(yī)學統(tǒng)計學,2,.,優(yōu)勢比估計,可反映某一因素兩個不同水平（,c,1,，,c,0,）的優(yōu)勢比,。,1

5、2/10/2024,16,醫(yī)學統(tǒng)計學,例16-1 表16-1是一個研究吸煙、飲酒與食道癌關(guān)系的病例對照資料，試作logistic回歸分析。,確,定,各,變,量,編,碼,12/10/2024,17,醫(yī)學統(tǒng)計學,表16-1 吸煙與食道癌關(guān)系的病例對照調(diào)查資料,12/10/2024,18,醫(yī)學統(tǒng)計學,經(jīng)logistic回歸計算后得:,的95,可信區(qū)間,:,12/10/2024,19,醫(yī)學統(tǒng)計學,三、,logistic,回歸模型的假設(shè)檢驗,2.,1.似然比檢驗,12/10/2024,20,醫(yī)學統(tǒng)計學,方法：,前進法、后退法和逐步法,。檢驗統(tǒng)計量：,不是,F,統(tǒng)計量，而是似然比統(tǒng)計量、Wald 統(tǒng)計量和

6、計分統(tǒng)計量之一。,四、變量篩選,例16-2,為了探討冠心病發(fā)生的有關(guān)危險因素，對26例冠心病病人和28例對照者進行病例,對照研究，各因素的說明及資料見表16-2和表16-3。試用logistic 逐步回歸分析方法篩選危險因素。,12/10/2024,21,醫(yī)學統(tǒng)計學,表16-2 冠心病8個可能的危險因素與賦值,12/10/2024,22,醫(yī)學統(tǒng)計學,表16-3 冠心病危險因素的病例,對照調(diào)查資料,12/10/2024,23,醫(yī)學統(tǒng)計學,表16-4 例16-2進入方程中的自變量及有關(guān)參數(shù)的估計值,學會看結(jié)果！,12/10/2024,24,醫(yī)學統(tǒng)計學,12/10/2024,25,醫(yī)學統(tǒng)計學,一、,

7、原理,第二節(jié) 條件logistic回歸,12/10/2024,26,醫(yī)學統(tǒng)計學,表16-5 1:,M,條件logistic回歸數(shù)據(jù)的格式,*,t,=0 為病例，其他為對照,12/10/2024,27,醫(yī)學統(tǒng)計學,條件 logistic 模型,12/10/2024,28,醫(yī)學統(tǒng)計學,二、應(yīng)用實例,12/10/2024,29,醫(yī)學統(tǒng)計學,表16-7 喉癌1:2配對病例,對照調(diào)查資料整理表,P344:,12/10/2024,30,醫(yī)學統(tǒng)計學,表16-8 例16-3進入方程中的自變量及有關(guān)參數(shù)的估計值,采用逐步法,6個危險因素 變量篩選 4個進方程，結(jié)果見表16-9。,12/10/2024,31,醫(yī)學

8、統(tǒng)計學,一、,logistic,回歸的應(yīng)用,1,流行病學危險因素分析,logistic,回歸分析的特點之一是參數(shù)意義清楚，即得到某一因素的回歸系數(shù)后，可以很快估計出這一因素在不同水平下的優(yōu)勢比或近似相對危險度，因此非常適合于流行病學研究。,logistic,回歸既適合于隊列研究,(cohort study),，也適合于病例-對照研究,(case-control study),同樣還可以用于斷面研究,(cross-sectional study),第三節(jié) logistic回歸的應(yīng)用及其注意事項,12/10/2024,32,醫(yī)學統(tǒng)計學,2,臨床試驗數(shù)據(jù)分析,臨床試驗的目的大多是為了評價某種藥物或治

9、療方法的效果，如果有其他影響效果的,非處理因素,(,如年齡、病情等,),在試驗組和對照組中分布,不均衡,，就有可能夸大或掩蓋試驗組的治療效果。,盡管在分組時要求按,隨機化原則,分配，但由于,樣本含量有限,，非處理因素在試驗組和對照組內(nèi)的分布仍有可能不均衡，需要在分析階段對構(gòu)成混雜的非處理因素進行調(diào)整。當評價指標為,二值變量,時(如有效和無效)，可以利用logistic回歸分析得到調(diào)整后的藥物評價結(jié)果。對于按分層設(shè)計的臨床試驗可以用相同的方法對分層因素進行調(diào)整和分析。,12/10/2024,33,醫(yī)學統(tǒng)計學,3分析藥物或毒物的劑量反應(yīng),在一些藥物或毒物效價的劑量,-,反應(yīng)實驗研究中，每一只動物藥

10、物耐受量可能有很大的不同，不同劑量使動物發(fā)生“陽性反應(yīng)”的概率分布常呈正偏態(tài)，將劑量取對數(shù)后則概率分布接近正態(tài)分布。由于正態(tài)分布函數(shù)與logistic分布函數(shù)十分接近，如果用,P,表示在劑量為,X,時的陽性率，可用下述模型表示它們之間的關(guān)系,用這一模型可以求出任一劑量的陽性反應(yīng)率,傳統(tǒng)的一些方法往往對實驗設(shè)計有嚴格的要求，如劑量按等比級數(shù)排列，各劑量組的例數(shù)必須相同等,采用,logistic,回歸的方法則沒有這些限制。,12/10/2024,34,醫(yī)學統(tǒng)計學,4,預(yù)測與判別,logistic,回歸是一個,概率型模型,，因此可以利用它預(yù)測某事件發(fā)生的概率。例如在臨床上可以根據(jù)患者的一些檢查指標，

11、判斷患某種疾病的概率有多大。關(guān)于判別問題見第十八章。,12/10/2024,35,醫(yī)學統(tǒng)計學,二、logistic回歸應(yīng)用的注意事項,12/10/2024,36,醫(yī)學統(tǒng)計學,本章小結(jié)：,目的：,作出以多個自變量（危險因素）估計應(yīng)變量（結(jié)果因素）的,logistic,回歸方程。屬于概率型非線性回歸。,資料：,1.應(yīng)變量為反映某現(xiàn)象發(fā)生與不發(fā)生的二值變量；,2.自變量宜全部或大部分為分類變量，可有少數(shù)數(shù)值 變量。分類變量要數(shù)量化。,用途：,研究某種疾病或現(xiàn)象發(fā)生和多個危險因素（或保護因子）的數(shù)量關(guān)系。,種類:,1.成組（非條件）,logistic,回歸方程。,2.配對（條件）,logistic,回

12、歸方程。,12/10/2024,37,醫(yī)學統(tǒng)計學,課后應(yīng)用思考題：,為了分析影響,醫(yī)院搶救急性心肌梗死（AMI）患者能否成功的因素，某醫(yī)院收集了5年中所有的AMI患者的搶救病史（有關(guān)因素很多，由于篇幅有限，本例僅列出3個），共200例見下表。其中P=0表示搶救成功，P=1表示搶救未成功而死亡；X1=1表示搶救前已發(fā)生休克，X1=0表示搶救前未發(fā)生休克；X2=1表示搶救前已發(fā)生心衰，X2=0表示搶救前未發(fā)生心衰；X3=1表示患者從開始AMI癥狀到搶救時已超過12小時，X3=0表示患者從開始AMI癥狀到搶救時未超過12小時。,請問最好采用哪種分析方法？為什么？,分析結(jié)果有哪些？,12/10/2024,38,醫(yī)學統(tǒng)計學,39,寫在最后,成功的基礎(chǔ)在于好的學習習慣,The foundation of success lies in good habits,謝謝,大家,榮幸,這,一路，與你同行,ItS An Honor To Walk With You All The Way,講師,：,XXXXXX,XX,年,XX,月,XX,日,