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SPSS:二项Logistic回归分析过程及结果解读

SPSS:二项Logistic回归分析过程及结果解读。Logistic回归主要用于因变量为分类变量(如疾病的缓解、不缓解,评比中的好、中、差等)的回归分析,自变量可以为分类变量,也可以为连续变量。他可以从多个自变量中选出对因变量有影响的自变量,并可以给出预测公式用于预测。因变量为二分类的称为二项logistic回归,因变量为多分类的称为多元logistic回归。...

SPSS:配对logistic回归分析

SPSS:配对logistic回归分析。对病例和对照进行配比能控制影响实验效应的主要非处理因素,可以提高统计分析的效能,可分为1:1,1:n,m:n配对。SPSS中未提供专用的配对logistic回归的功能,通过变换,可以使用其他方法进行分析,常用的就是带有分层的Cox回归模型。...

拟合logistic回归方程的步骤和注意事项

Logistic 回归的应用条件是:① 独立性。各观测对象间是相互独立的;② LogitP 与自变量是线性关系;③ 样本量。4. 拟合logistic 回归方程的步骤。5. 回归方程拟合优劣的判断(为线性回归方程判断依据,可用于 logistic 回归分析)。6. 拟合方程的注意事项:...

Logistic回归中变量赋值的几大常见问题

Logistic回归中变量赋值是很重要的,涉及到结果的准确性。今天,我们说说经常被问到又困惑大家的几个问题。Logitic回归中二分类的变量可以是所关心的结局和相应的对照,鉴于最常见的为疾病和正常对照,文中为方便起见,简化为疾病和正常。...

二分类logistic回归中纳入多少自变量合适?

二分类logistic回归中纳入多少自变量合适?在对临床数据的探索分析工作中,我们经常会使用多因素logistic回归分析去探索疾病的危险因素,也可以用它来做预测。但是每每在使用logistic回归分析的时候,我们都会纠结应该选哪些作为自变量呢?选多少个合适呢?...

预测模型好不好,看看SPSS校正曲线就知道

临床研究中,我们常采用各种模型预测病人的结局(比如常见的logistic回归模型)。很重要的一点是,要保证预测模型是靠谱的。靠谱的模型才有意义,预测结果才有可能影响临床决策。怎么才算靠谱呢,预测结果和实际观察结果越接近越好。那,怎么知道一个模型的预测结果是有多接近实际观察结果呢?...

都说K折交叉验证最常见,你会做吗?

在临床研究领域,大家特别希望能够未仆先知,于是临床研究者尝试去建立各种预测模型。比如,凭借孕妇的信息预测低出生体重儿的结局。怎么建立预测模型呢?常见的做法是这样的:以低出生体重儿为因变量,以相关的孕妇信息作为自变量,建立logistic回归模型。...

决策树——自变量类别过多或交互过多时的可选方案

在各种观察性研究中,或是混杂较多的干预性研究中,如果结局是分类变量(尤其是二分类变量,比如发病/未发病、死亡/存活)的时候。我们探索各种因素和结局之间的关联往往会用到Logistic回归等结局是分类变量的多因素分析方法。当我们进行Logistic回归的时候,有没有遇到过下面这样的尴尬情况:...

风险因素的识别和结局的预测大不同

其实风险因素识别和结局发生的预测还有其它的不同之处,虽然风险因素识别和结局发生的预测存在很多相似点,但是两者要解决的问题和着重关注的方向是不同的,在研究设计的时候需要对研究有合适的定位,在撰写论文的时候需要区分自己研究到底能达成哪个目标,这两者千万不要混为一谈。...

横断面研究——那些“断”不清的相关与因果

横断面研究又称横断面调查,因为所获得的描述性资料是在某一时点或在一个较短时间区间内收集的,所以它客观地反映了这一时点的疾病分布以及人们的某些特征与疾病之间的关联。由于所收集的资料是调查当时所得到的现况资料,故又称现况研究或现况调查(prevalence survey);又因横断面研究所用的指标主要是患病率,又称患病率调查。...