实用spss十三logistic回归模型

浙江大学医学院流行病与卫生统计学教研室 沈毅
Baidu Nhomakorabea
哑变量设置
在回归模型中，回归系数b表示其他自变量不变，x
每改变一个单位时，所预测的y的平均变化量，当x 为连续性变量时，这样解释没有问题，二分类变量 由于只存在两个类别间的比较，也可以对系数得到 很好的解释。但是当x为多分类变量时，仅拟合一 个回归系数就不太合适了，此时需要使用哑变量 （dummy variable）方式对模型进行定义。
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哑变量设置
例2 Hosmer 和Lemeshow于1989年研究了低出生体 重婴儿的影响因素，结果变量为是否娩出低出生体重 儿（变量名为LOW，1表示低出生体重儿，0表示非 低出生体重儿），考虑的自变量有产妇妊娠前体重、 产妇年龄、种族、是否吸烟、早产次数、是否患高血 压等。（数据文件见：logistic_step.sav。）
Satep age
1
l wt
-.025 -.014
.037 .007
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模型简介
❖ logistic回归模型：
log it(P) 0 1 X1 L p X p
P exp(0 1 X1 L p X p ) 1 exp(0 1 X1 L p X p )
1 P
1
1 exp(0 1 X1 L p X p )
Internal Value 0 1
❖ 此表为应变量取值水平编码，SPSS默认取值水平 高的为阳性结果。
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简单分析实例
结果分析
Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
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哑变量设置
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哑变量设置
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哑变量设置
选入无序多 分类变量
设置参照水 平
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哑变量设置
❖ 哑变量（种族）的设置情况
结果分析
Categorical Variables Codings
二分类logistic回归模型
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❖
非条件logistic回归
模型简介
简单分析实例
内
容
哑变量设置
提
自变量的筛选方法与逐步回归
要
模型拟合效果与拟合优度检验
模型的诊断与修正
条件logistic回归
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模型简介
对分类变量的分析，当考察的影响因素较少，且也为分类 变量时，常用列联表（Contingency Table）进行整理， 并用2检验或分层2检验进行分析，但存在以下局限性：
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简单分析实例
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简单分析实例
选入应变量
选入自 变量
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简单分析实例
结果分析
Dependent Variable Encoding
Original Value 未患 病 患病
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简单分析实例
例1 某医师希望研究病人的年龄age、性别sex （0为女性、1为男性）、心电图检验是否异常 ecg（ST段压低、0为正常、1为轻度异常、2为 重 度 异 常 ） 与 冠 心 病 ca 是 否 有 关 ， 数 据 见 logistic_binary.sav。
无法描述其作用大小和方向，更不能考察各因素间是否 有交互作用；
当控制的分层因素较多时，将导致检验结果不可靠； 2检验无法对连续性自变量进行分析（致命缺陷）。
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模型简介
logistic回归模型适合于应变量为二项分类的资料， 在医学研究领域中的应用广泛。如流行病病因学研 究（包括队列研究、病例对照研究、横断面研究 等）、临床疗效研究（如疗效与治疗方法、患病轻 中重等因素关系）、卫生服务研究（如是否就诊与 性别、年龄、文化程度的关系）等等。
a. Variable(s) entered on step 1: sex, ecg, age.
df 1 1 1 1
Si g. .013 .023 .008 .002
Exp(B) 3.882 2.395 1.097 .004
❖ 此表输出模型中的各自变量的偏回归系数及其标准
误、Wald 2、自由度、P 值、OR值（即exp（B））。
1
86.811a
.237
.316
a. Estimation terminated at iteration number 5 because parameter estimates changed by less than .001.
❖ 本表输出当前模型的-2log（似然值）和两个伪决 定系数，但对于logistic回归而言，通常看见的伪决 定系数不像线性回归模型中的决定系数那么大。
Frequency
种族 白人
96
黑人
26
其他种族
67
Parameter coding
(1) 1.000
(2) .000
.000
1.000
.000
.000
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哑变量设置
结果分析
Variables in the Equation
B
S.E.
Wal d
df
Si g.
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简单分析实例
结果分析
Variables in the Equation
B
S.E.
Wal d
Satep sex
1
ecg
1.356 .873
.546
6.162
.384
5.162
age
.093
.035
7.000
Constant -5.642
1.806
9.757
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模型简介－适用条件
反应变量为二分类变量或某事件的发生率； 自变量与logit（P）之间为线性关系； 残差合计为0，且服从二项分布； 各观测间相互独立。 ❖ logistic回归模型应该使用最大似然法来解决方程的 估计和检验问题，不应当使用以前的最小二乘法进行参数 估计。