第18章-Logistic回归思考与练习参考答案

第18章 Logistic 回归 思考与练习参考答案

一、最佳选择题

1. Logistic 回归与多重线性回归比较，（ A ）。 A ．logistic 回归的因变量为二分类变量 B ．多重线性回归的因变量为二分类变量

C ．logistic 回归和多重线性回归的因变量都可为二分类变量

D ．logistic 回归的自变量必须是二分类变量

E ．多重线性回归的自变量必须是二分类变量 2. Logistic 回归适用于因变量为（ E ）。

A ．二分类变量

B ．多分类有序变量

C ．多分类无序变量

D ．连续型定量变量

E ．A 、B 、C 均可 3. Logistic 回归系数与优势比OR 的关系为（ E ）。

A ．>β0等价于OR ＞1

B ．>β0等价于OR ＜1

C ．β＝0等价于OR ＝1

D ．β＜0等价于OR ＜1

E ．A 、C 、D 均正确 4. Logistic 回归可用于（ E ）。

Ａ．影响因素分析 B ．校正混杂因素 C ．预测 D ．仅有A 和C E ．A 、B 、C 均可

5. Logistic 回归中自变量如为多分类变量，宜将其按哑变量处理，与其他变量进行变量筛选时可用（ D ）。

A ．软件自动筛选的前进法

B ．软件自动筛选的后退法

C ．软件自动筛选的逐步法

D ．应将几个哑变量作为一个因素，整体进出回归方程

E ．A 、B 、C 均可

二、思考题

1. 为研究低龄青少年吸烟的外在因素，研究者采用整群抽样，在某中心城区和远城区的初中学校，各选择初一年级一个班的全部学生进行调查，并用logistic 回归方程筛选影响因素。试问上述问题采用logistic 回归是否妥当

答：上述问题采用logistic 回归不妥当，因为logistic 回归中参数的极大似然估计要

求样本结局事件相互独立，而研究的问题中低龄青少年吸烟行为不独立。

2. 分类变量赋值不同对logistic回归有何影响分析结果一致吗

答：（1）若因变量交换赋值，两个logistic回归方程的参数估计绝对值相等，符号相反；优势比互为倒数，含义有所区别，实质意义一样；模型拟合检验与回归系数的假设检验结果相同。

（2）若改变自变量参照类或哑变量设置方法，logistic回归方程形式、参数含义虽有不同，但是模型实质与应用结果相同，可以根据研究需要选择不同赋值方法。Logistic回归结果报告中，一定要说明分类变量赋值方法及其参照，否则无法理解模型意义。

3. 例18-6研究性别对吸烟行为的影响，采用logistic回归校正了年龄对居民吸烟行为的影响，请考虑有无其他混杂因素需要校正

答：例18-6的主要目的是研究吸烟行为与性别的联系及其强度，例题采用logistic回归只校正了年龄对居民吸烟行为的影响。事实上，除年龄外，仍有其他因素会影响吸烟行为与性别的联系强度，如家庭人均年收入、受教育程度、主动获取保健知识等。建立回归模型时，首先应根据专业知识确定可能的影响因素，再采用logistic回归，将性别作为强制引入变量，对其他可能的影响因素进行变量筛选，最后将性别与筛选出的因素作为自变量建立logistic回归方程，从而正确回答校正混杂因素后吸烟行为与性别的联系及其强度。

4. 配对病例-对照研究资料若采用非条件logistic回归进行分析，对结果有何影响

答：采用配对（匹配）方法的目的是对可能的混杂因素加以控制，有助于提高研究效率和可靠性。配对设计的特点是对子内部控制的混杂变量一致，有较好的可比性。配对（匹配）资料若采用非条件logistic回归进行分析，则忽视了这种可比性，降低了分析方法的检验效能。

三、计算题

探讨肾细胞癌转移有关的因素研究中，收集了26例行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料（教材表18-19），有关变量说明如下，试进行logistic回归分析。

X：确诊时患者的年龄（岁）。

1

X：肾细胞癌血管内皮生长因子，其阳性表达由低到高共3个等级，分别赋值1、2、3。

2

X：肾细胞癌组织内微血管数。

3

X：肾细胞癌细胞核组织学分级，由低到高共4级，分别赋值1、2、3、4。

4

5X ：肾细胞癌分期，由低到高共4期，分别赋值1、2、3、4。

Y ：肾细胞癌转移情况，有转移＝1，无转移＝0。

教材表18-19 26例行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料

数据摘自 倪宗瓒. 卫生统计学 4版，人民卫生出版社，2004。

解：

Logistic 回归分析结果显示：肾细胞癌转移与肾细胞癌血管内皮生长因子和肾细胞癌细胞核组织学分级有关。肾细胞癌血管内皮生长因子2X 和肾细胞癌细胞核组织学分级4X 的回归系数均为正值，说明两个变量取值越大，则肾细胞癌转移的危险性越大。在肾细胞癌细胞核组织学分级不变条件下，肾细胞癌血管内皮生长因子每增加一级，肾细胞癌转移的优势增至倍，增加倍；在肾细胞癌血管内皮生长因子不变条件下，肾细胞癌细胞核组织学分级每增加一级，肾细胞癌转移的优势增至倍，增加倍。

（毛宗福 余红梅）

Logistic回归分析简介

Logistic回归分析简介 Logistic回归：实际上属于判别分析，因拥有很差的判别效率而不常用。1．应用范围： ①适用于流行病学资料的危险因素分析 ②实验室中药物的剂量-反应关系 ③临床试验评价 ④疾病的预后因素分析 2．Logistic回归的分类： ①按因变量的资料类型分： 二分类 多分类 其中二分较为常用 ②按研究方法分： 条件Logistic回归 非条件Logistic回归 两者针对的资料类型不一样，后者针对成组研究，前者针对配对或配伍 研究。 3．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； ②LogitP与自变量是线性关系； ③样本量。经验值是病例对照各50例以上或为自变量的5-10倍（以10倍 为宜），不过随着统计技术和软件的发展，样本量较小或不能进行似然

估计的情况下可采用精确logistic回归分析，此时要求分析变量不能太多，且变量分类不能太多； ④当队列资料进行logistic回归分析时，观察时间应该相同，否则需考虑观 察时间的影响（建议用Poisson回归）。 4．拟和logistic回归方程的步骤： ①对每一个变量进行量化，并进行单因素分析； ②数据的离散化，对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等 级资料。可采用的方法有依据经验进行离散，或是按照四分、五分位数 法来确定等级，也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类，变为离 散变量。 ③对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析，并探讨各自变量（等级 变量，数值变量）纳入模型时的适宜尺度，及对自变量进行必要的变量 变换； ④在单变量分析和相关自变量分析的基础上，对P≤α（常取0.2，0.15或 0.3）的变量，以及专业上认为重要的变量进行多因素的逐步筛选；模型 程序每拟合一个模型将给出多个指标值，供用户判断模型优劣和筛选变 量。可以采用双向筛选技术：a进入变量的筛选用score统计量或G统计 量或LRS(似然比统计量)，用户确定P值临界值如：0.05、0.1或0.2，选 择统计量显著且最大的变量进入模型；b剔除变量的选择用Z统计量(Wald 统计量)，用户确定其P值显著性水平，当变量不显者，从模型中予以剔 除。这样，选入和剔除反复循环，直至无变量选入，也无变量删除为止，选入或剔除的显著界值的确定要依具体的问题和变量的多寡而定，一般

SPSS—二元Logistic回归结果分析报告

SPSS—二元Logistic回归结果分析 2011-12-02 16:48 身心疲惫，睡意连连，头不断往下掉，拿出耳机，听下歌曲，缓解我这严重的睡意吧！今天来分析二元Logistic回归的结果 分析结果如下： 1：在“案例处理汇总”中可以看出：选定的案例489个，未选定的案例361个，这个结果是根据设定的validate = 1得到的，在“因变量编码”中可以看出“违约”的两种结果“是”或者“否” 分别用值“1“和“0”代替，在“分类变量编码”中教育水平分为5类，如果选中“为完成高中，高中，大专，大学等，其中的任何一个，那么就取值为 1，未选中的为0，如果四个都未被选中，那么就是”研究生“ 频率分别代表了处在某个教育水平的个数，总和应该为489个

1：在“分类表”中可以看出：预测有360个是“否”（未违约）有129个是“是”（违约） 2：在“方程中的变量”表中可以看出：最初是对“常数项”记性赋值，B为 -1.026，标准误差为：0.103 那么wald =( B/S.E)2=(-1.026/0.103)2 = 99.2248, 跟表中的“100.029几乎接近，是因为我对数据进行的向下舍入的关系，所以数据会稍微偏小， B和Exp(B) 是对数关系，将B进行对数抓换后，可以得到：Exp(B) = e^-1.026 = 0.358, 其中自由度为1， sig为0.000，非常显著

1：从“不在方程中的变量”可以看出，最初模型，只有“常数项”被纳入了模型，其它变量都不在最初模型 表中分别给出了，得分，df , Sig三个值, 而其中得分（Score)计算公式如下： （公式中（Xi- Xˉ) 少了一个平方） 下面来举例说明这个计算过程：(“年龄”自变量的得分为例） 从“分类表”中可以看出：有129人违约，违约记为“1”则违约总和为 129，选定案例总和为489 那么： yˉ = 129/489 = 0.16 xˉ = 16951 / 489 = 34.2 所以：∑(Xi-xˉ)2 = 30074.9979

logistic回归分析案例

1. 数据制备（栅格数据） （1） 宝塔区基底图层.tif （2） 居民点扩增.tif 、坡度.tif 、坡向.tif 等要素数据。 在 environment settings ------ p rocessing extent ------ snap raster （选中基底图层），保证栅格数据 像元无偏移，且行列的数量一致。 化:Raster to ASCII Inyul r aiLtvl- 匚” k 『号樹 ± 如葡让也\1非*订kilt :f 10. 2 'iiStati EeiT-SlaT 14t L J. KT 2.通过CLUE-S 莫型中的fileconvert 模块，获得logistic 回归分析的数据集。 （1） 将上一步骤中的因变量 y 和影响因素x 的.txt 文档后缀改为.asc 格式，并将文件 放在CLUE-S 模型所在的文件夹中。 （2） 打开FileCo nvert V2软件，按下图勾选，填写"file list "内容，点击start con version ， 3 田F1 曰 It:. （3）栅格数据转为 ASCII 码，生成txt 文档。 匚onversion Tools Ejicel From GPS From KML From Raster 气 Raster to ASCII y Raster to Fist 声.Raster to Point

生成stat .txt文档。 祥Fi le 荃 flFfijie? I1id J?1Ji w ■■ 1 ? 9><4 P t414 Tl ?J19 12词 ■M*￡LD|i4I# ■ Q电兀列心￡i k1lf\ 15?1 *■4JE RI7 <1- I 4 話M3 IS r擠uSstalB-^aG 齬￡ 淨珀bCMir 二i缶 pad... ■ 枝jfcsurrT^cM.a^t 炉 MBlOrtTIdH■: 护 xVcomr-.iic / rll asc 播Tann砂￡]T (2)logistic回归分析 按图设置参数因变量、自变量；由于x3属于分类变量，点击分类按钮，按图设置参数。 >M!L4M|昨T祜lt?M? 曲唱-Hl'F1 wB-j' MtF M|T ffl￥ g： ZTStiRiiri SHilfi VTU '_'■ rt 舖C r TI薔色Z4d* ■i aa ■；? 1 iTdlfAflWVK4Wt4「利 E 呻■■} 1■ IdfcWM^U.一尉仇■臂H xlAftL lAMDf Jfit 1Q1?7r -iwns ■B-13磁MT 13 J 工 '-恫fl T l￡j v-IIHH M4Q J0W PW回沐神to 型 rwa： wm 1 H teiiy- 卩厲 4a13 4 ■ira 401?wa 70i-221 ?d'131fefl 加ifUnm 片nu t013*Ozmwkt他 w p1W址?囲血|淞：幽 11013 1 Qm Sft?t 121JJ V s? 014*」； 11 H?iKa； H013 5 *旳 ti a IM■ KK MS V；941 ti Q144T f 7W filwvjcfic OH

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic 回归分析报告结果解读分析 Logistic 回归常用于分析二分类因变量（如存活和死亡、患病和未患病等）与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是” 或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 1. Logistic 回归的用法 一般而言，Logistic 回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic 回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率（包括风险评分的建立）。 2. 用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度（risk ratio , RR）是用来描述某一因素不同状态发生疾病（或其它结局）危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR（odds ratio）值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的

胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，

图文举例详细讲解Logistic曲线的回归分析

Logistic曲线的回归分析 例某一品种玉米高度与时间（生长周期，每个生长周期为2-3天，与气温有关）的数据如 表1.所示。用转化为线性方程的方法估计其logistic曲线预测模型。设最大值k为300（cm）。 表1.玉米高度与时间（生长周期）的关系 时间（生长周期）高度/cm时间（生长周期）高度/cm时间（生长周期）高度/cm 10.671212.752297.4620.851316.5523112.7 31.281420.124135.141.751527.3525153.652.271632.5526160.362.751737.55271 67.173.691844.7528174.984.711953.3829177.996.362071.6130180.2 107.732183.8931180.8119.91 3.1基本绘图操作 在Excel中输入时间x与高度y的数据。 选择插入->图表 图87 点击图表，选择“标准类型”中的xy散点图，并点击子图表类型的第一个。

图88 点击下一步，得到如图89。 图89

点击下一步。 图90 分别点击标题、网格线、图例进行修改，然后点击下一步。 图91 点击完成。 图92 右击绘图区，修改绘图区格式，双击做表格，修改坐标轴刻度，最后的散点图。

图93 观察散点图，其呈S型曲线，符合logistic曲线。采用转化为线性方程的方法求解模型。 3.2Logistic曲线方程及线性化 Logistic曲线方程为： y 1 k at me(12) (1)将数据线性化及成图 转化为线性方程为： y'aat 01 (13 ) 其中，y'ln(k/y1)，a 0lnm，a1a 具体操作为： 向excel表格中输入y’数据。

Logistic回归分析报告结果解读分析.docx

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 1.Logistic回归的用法 一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如1.7，

这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的1.7倍。这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患胃癌的OR是1.7。如果以男性作为参照，算出的OR将会是0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的0.588倍，或者说，是男性的58.8％。撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。 Logistic回归在医学研究中广泛使用的原因之一，就是模型直接给出具有临床实际意义的OR值，很大程度上方便了结果的解读与推广。 图1 相对危险度(risk ratio，RR)与OR(odds ratio)的表达 3. Logistic报告OR值或β值 在Logistic回归结果汇报时，往往会遇到这样一个问题：是应该报告OR值，

(整理)多项分类Logistic回归分析的功能与意义1.

多项分类Logistic回归分析的功能与意义 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无大小顺序的情况，比如职业、婚姻情况等等，这时一般的线性回归分析无法准确地刻画变量之间的因果关系，需要用其它回归分析方法来进行拟合模型。SPSS的多项分类Logistic回归便是一种简便的处理该类因变量问题的分析方法。 例子：下表给出了对山东省某中学20名视力低下学生视力监测的结果数据。试用多项分类Logistic回归分析方法分析视力低下程度（由轻到重共3级）与年龄、性别（1代表男性，2代表女性）之间的关系。

“年龄”使之进入“协变量”列表框。

还是以教程“blankloan.sav"数据为例，研究银行客户贷款是否违约（拖欠）的问题，数据如下所示： 上面的数据是大约700个申请贷款的客户，我们需要进行随机抽样，来进行二元Logistic 回归分析，上图中的“0”表示没有拖欠贷款，“1”表示拖欠贷款，接下来，步骤如下： 1：设置随机抽样的随机种子，如下图所示：

选择“设置起点”选择“固定值”即可，本人感觉200万的容量已经足够了，就采用的默认值，点击确定，返回原界面、 2：进行“转换”—计算变量“生成一个变量（validate)，进入如下界面： 在数字表达式中，输入公式：rv.bernoulli（0.7），这个表达式的意思为：返回概率为0.7的bernoulli分布随机值 如果在0.7的概率下能够成功，那么就为1，失败的话，就为"0" 为了保持数据分析的有效性，对于样本中“违约”变量取缺失值的部分，validate变量也取缺失值，所以，需要设置一个“选择条件” 点击“如果”按钮，进入如下界面：

第18章 Logistic回归思考与练习参考答案

第18章Logistic回归 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. Logistic回归与多重线性回归比较，（ A ）。 A．logistic回归的因变量为二分类变量 B．多重线性回归的因变量为二分类变量 C．logistic回归和多重线性回归的因变量都可为二分类变量 D．logistic回归的自变量必须是二分类变量 E．多重线性回归的自变量必须是二分类变量 2. Logistic回归适用于因变量为（ E ）。 A．二分类变量B．多分类有序变量C．多分类无序变量 D．连续型定量变量E．A、B、C均可 3. Logistic回归系数与优势比OR的关系为（ E ）。 A．> β0等价于OR＜1 C．β＝0等价于OR＝1 β0等价于OR＞1 B．> D．β＜0等价于OR＜1 E．A、C、D均正确 4. Logistic回归可用于（ E ）。 Ａ．影响因素分析B．校正混杂因素C．预测 D．仅有A和C E．A、B、C均可 5. Logistic回归中自变量如为多分类变量，宜将其按哑变量处理，与其他变量进行变量筛选时可用（ D ）。 A．软件自动筛选的前进法B．软件自动筛选的后退法 C．软件自动筛选的逐步法D．应将几个哑变量作为一个因素，整体进出回归方程E．A、B、C均可 二、思考题 1. 为研究低龄青少年吸烟的外在因素，研究者采用整群抽样，在某中心城区和远城区的初中学校，各选择初一年级一个班的全部学生进行调查，并用logistic回归方程筛选影响因素。试问上述问题采用logistic回归是否妥当？

答：上述问题采用logistic回归不妥当，因为logistic回归中参数的极大似然估计要求样本结局事件相互独立，而研究的问题中低龄青少年吸烟行为不独立。 2. 分类变量赋值不同对logistic回归有何影响? 分析结果一致吗？ 答：（1）若因变量交换赋值，两个logistic回归方程的参数估计绝对值相等，符号相反；优势比互为倒数，含义有所区别，实质意义一样；模型拟合检验与回归系数的假设检验结果相同。 （2）若改变自变量参照类或哑变量设置方法，logistic回归方程形式、参数含义虽有不同，但是模型实质与应用结果相同，可以根据研究需要选择不同赋值方法。Logistic回归结果报告中，一定要说明分类变量赋值方法及其参照，否则无法理解模型意义。 3. 例18-6研究性别对吸烟行为的影响，采用logistic回归校正了年龄对居民吸烟行为的影响，请考虑有无其他混杂因素需要校正？ 答：例18-6的主要目的是研究吸烟行为与性别的联系及其强度，例题采用logistic回归只校正了年龄对居民吸烟行为的影响。事实上，除年龄外，仍有其他因素会影响吸烟行为与性别的联系强度，如家庭人均年收入、受教育程度、主动获取保健知识等。建立回归模型时，首先应根据专业知识确定可能的影响因素，再采用logistic回归，将性别作为强制引入变量，对其他可能的影响因素进行变量筛选，最后将性别与筛选出的因素作为自变量建立logistic回归方程，从而正确回答校正混杂因素后吸烟行为与性别的联系及其强度。 4. 配对病例-对照研究资料若采用非条件logistic回归进行分析，对结果有何影响？ 答：采用配对（匹配）方法的目的是对可能的混杂因素加以控制，有助于提高研究效率和可靠性。配对设计的特点是对子内部控制的混杂变量一致，有较好的可比性。配对（匹配）资料若采用非条件logistic回归进行分析，则忽视了这种可比性，降低了分析方法的检验效能。 三、计算题 探讨肾细胞癌转移有关的因素研究中，收集了26例行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料（教材表18-19），有关变量说明如下，试进行logistic回归分析。 X：确诊时患者的年龄（岁）。 1 X：肾细胞癌血管内皮生长因子，其阳性表达由低到高共3个等级，分别赋值1、2、3。 2 X：肾细胞癌组织内微血管数。 3 X：肾细胞癌细胞核组织学分级，由低到高共4级，分别赋值1、2、3、4。 4

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析

如何用spss17.0 进行二元和多元logistic 回归分析一、二元logistic 回归分析 二元logistic 回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1 的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes 或No，是或否的情况。 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic 回归分析。 （一）数据准备和SPSS 选项设置 第一步，原始数据的转化：如图1-1 所示，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS 和NCAS 三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS 的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS 和NCAS 转化为1、0 分类，是ICAS 赋值为1，否赋值为0。年龄为数值变量，可直接输入到spss中，而性别需要转化为（1、0）分类变量输入到spss当中，假设男性为1，女性为0，但在后续分析中系统会将1，0 置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“0”，女性为“1”。 图1-1 第二步：打开“二值Logistic 回归分析”对话框：沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regression）→二元logistic（Binary Logistic）” 的路径（图1-2）打开二值Logistic 回归分析选项框（图1-3）。 如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与ICAS显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（P<0.05），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。

图1-2 图1-3 在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度，因此将ICAS选入因变量（Dependent）中，而将性别和年龄选入协变量（Covariates）框中，在协变量下方的“方法（Method）”一栏中，共有七个选项。采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（进入“Enter”）。 接下来我们将对分类（Categorical），保存（Save），选项（Options）按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中，因为性别为二分类变量，因此将其选入分类协变量中，参考类别为在分析中是以最小数值“0（第一个）”作为参考，还是将最大数值“1（最后一个）”作为参考，这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项，其中“exp（B）的CI（X）”一定要勾选，这个就是输出的OR和CI值，后面的95%为系统默认，不需要更改。

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析

如何用spss17.0进行二元和多元logistic 回归分析 一、二元logistic 回归分析 二元logistic 回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes 或No ，是或否的情况。 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic 回归分析。 （一）数据准备和SPSS 选项设置 第一步，原始数据的转化：如图1-1所示，其中脑梗塞可以分为ICAS 、ECAS 和NCAS 三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS 的关系，因此将分组数据ICAS 、ECAS 和NCAS 转化为1、0分类，是ICAS 赋值为1，否赋值为0。年龄为数值变量，可直接输入到spss 中，而性别需要转化为（1、0）分类变量输入到spss 当中，假设男性为1，女性为0，但在后续分析中系统会将1，0置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“0”，女性为“1”。 第二步：打开“二值Logistic 回归分析”对话框： 沿着主菜单的“分析（Analyze ）→回归（Regression ）→二元logistic （Binary Logistic ）”的路径（图1-2）打开二值Logistic 回归分析选项框（图1-3）。 如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与ICAS 显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（P<0.05 ），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分 图 1-1

析。

在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS 的相关程度，因此将ICAS 选入因变量（Dependent ）中，而将性别和年龄选入协变量（Covariates ）框中，在协变量下方的“方法（Method ）”一栏中，共有七个选项。采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（进入“Enter ”）。 接下来我们将对分类（Categorical ），保存（Save ），选项（Options ）按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中，因为性别为二分类变量，因此将其选入分类协变量中，参考类别为在分析中是以最小数值“0（第一个）”作为参考，还是将最大数值“1（最后一个）”作为参考，这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项，其中 图 1-2 图1-3 图1-3

如何用SPSS做logistic回归分析

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一、二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量，如：死亡或者生存，男性或者女性，有或无，Yes或No，是或否的情况。 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。 （一）数据准备和SPSS选项设置 第一步，原始数据的转化：如图1-1所示，其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种，但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系，因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类，是ICAS赋值为1，否赋值为0。年龄为数值变量，可直接输入到spss中，而性别需要转化为（1、0）分类变量输入到spss当中，假设男性为1，女性为0，但在后续分析中系统会将1，0置换（下面还会介绍），因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换，即男性为“0”，女性为“1”。 图1-1 第二步：打开“二值Logistic 回归分析”对话框： 沿着主菜单的“分析（Analyze）→回归（Regression）→二元logistic （Binary Logistic）”的路径（图1-2）打开二值Logistic 回归分析选项框（图1-3）。

如图1-3左侧对话框中有许多变量，但在单因素方差分析中与ICAS 显著相关的为性别、年龄、有无高血压，有无糖尿病等（P<0.05），因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。

在图1-3中，因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度，因此将ICAS选入因变量（Dependent）中，而将性别和年龄选入协变量（Covariates）框中，在协变量下方的“方法（Method）”一栏中，共有七个选项。采用第一种方法，即系统默认的强迫回归方法（进入“Enter”）。 接下来我们将对分类（Categorical），保存（Save），选项（Options）按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中，因为性别为二分类变量，因此将其选入分类协变量中，参考类别为在分析中是以最小数值“0（第一个）”作为参考，还是将最大数值“1（最后一个）”作为参考，这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项，其中“exp(B)的CI(X)”一定要勾选，这个就是输出的OR和CI值，后面的95%为系统默认，不需要更改。

二元logistic逻辑回归分析8)

《应用二分类Logistic回归模型分析浅表淋巴结良恶性的超声诊断结果》文中把与恶性相关的指标赋值记录为1，与良性相关的指标赋值记录为0：单发（记 为0），多发（记为1）。测量淋巴结最大切面的长径和短径，计算长短径比值，大于等于2 记为0，小于2记为1。边界以淋巴结周围亮线样回声完整为清晰（记为0），回声不完整或与其他淋巴结融合为不清晰（记为1）。内部回声及分布主要分析皮质回声，低于髓质为低回声（记为0），高于髓质为高回声（记为1）；分布均匀一致（记为1），内部回声混杂多样（记 为0）。如果淋巴结内存在无回声区则为透声（记为0），否则为无透声（记为1）。淋巴结门结构主要分析髓质，以中心高回声带存在为清晰（记为0），消失为不清晰（记为1）。肿大淋巴结彼此孤立为不融合（记为0），不同肿大淋巴结不能区分开为相互融合（记为1）。淋巴结血供以清晰显示多条血管状血流信号为丰富（记为1），无明显血流或只有少量点状血流信号为不丰富（记为0）。其血流信号类型为无血流型（0 型），血流信号沿淋巴门分布为淋巴门型血流（1 型），淋巴结内有血流信号但无规则分布为中心型血流（2 型），淋巴门处无血流信号而血流信号主要分布在淋巴结周围为周边型血流（3 型），淋巴结内部及周边均有血流为混合型血流（4 型）。 本文以超声检查淋巴结的各观察值为自变量，以淋巴结的良恶性为因变量，构建二分类Logistic回归模型，采用偏最大似然估计前进法进行对因变量逐步回归，对模型的拟合优度进行Hosmer-Lemeshow（HL）检验，并采用2x检验,自由度为8，P=（>），证明模型拟合得较好，说明当前数据中的信息以及被充分提取，并且可以排除混杂因素的影响。模型判断恶性淋巴结概率预测值的ROC曲线中，得到AUC为±,P<，95%可信区间为（，），证明该模型的拟合效果较好，用于预测淋巴结的良恶性效果也很好。另外，血流类型亚变量分析结果显示，均以无血流信号型血流为参照水平，淋巴门型血流的OR值小于1，提示支持良性诊断，中心型血流的OR 值大于1，提示支持恶性诊断，但两组P值均大于，无显著统计学意义。而与无血流信号型相比，周边型血流和混合型血流的OR值均大于1，支持恶性诊断，且P值均小于，有非常显著的统计学意义。 在良恶性淋巴结超声诊断指标的对比结果中，其中边界是否清晰、内部回声是否均匀、有无淋巴门结构、血流是否丰富、是否有透声区以及长短径比值的赋值在良恶性淋巴结比较中P 值均小于，说明有显著统计学差异。血流类型的统计结果显示，淋巴结的良恶性与血流类型的P值小于，表示有非常显著统计学相关性。 因此，二分类Logistic 回归多元分析模型能够很好地描述和分析良恶性淋巴结的超声鉴别

图文举例详细讲解Logistic曲线的回归分析

Logistic 曲线的回归分析 例 某一品种玉米高度与时间（生长周期，每个生长周期为2-3天，与气温有关）的数据如表1.所示。用转化为线性方程的方法估计其logistic 曲线预测模型。设最大值k 为300（cm ）。 表1. 玉米高度与时间（生长周期）的关系 时间（生长周期） 高度/cm 时间（生长周期） 高度 /cm 时间（生长周期） 高度/cm 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0.67 0.85 1.28 1.75 2.27 2.75 3.69 4.71 6.36 7.73 9.91 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 12.75 16.55 20.1 27.35 32.55 37.55 44.75 53.38 71.61 83.89 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 97.46 112.7 135.1 153.6 160.3 167.1 174.9 177.9 180.2 180.8 3.1 基本绘图操作 在Excel 中输入时间x 与高度y 的数据。 选择插入->图表 图87 点击图表，选择“标准类型”中的xy 散点图，并点击子图表类型的第一个。

图88 点击下一步，得到如图89。 图89

点击下一步。 图90 分别点击标题、网格线、图例进行修改，然后点击下一步。 图91 点击完成。 图92 右击绘图区，修改绘图区格式，双击做表格，修改坐标轴刻度，最后的散点图。

图93 观察散点图，其呈S 型曲线，符合logistic 曲线。采用转化为线性方程的方法求解模型。 3.2 Logistic 曲线方程及线性化 Logistic 曲线方程为： 1at k y me -= + (12) (1) 将数据线性化及成图 转化为线性方程为： 01'y a a t =+ (13) 其中，'ln(/1)y k y =-，0ln a m =，1a a =- 具体操作为： 向excel 表格中输入y ’数据。

logistic回归分析实例操作

Logistic回归分析 二分类（因变量Y有（如发病1与未发病0）两种可能出现的结果）资料的Logistic回归分析，至于多分类Logistic回归分析，与二分类操作过程类似，只是在数据编制及分析方法选择处不同。 分析的一般步骤： 变量的编码 哑变量的设置和引入 各个自变量的单因素分析 变量的筛选 交互作用的引入 建立多个模型 选择较优的模型 模型应用条件的评价 输出结果的解释 实例操作 11.1 某研究人员在探讨肾细胞癌转移的有关临床病理因素研究中，收集了一批行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料，现从中抽取26例资料作为示例进行logistic回归分析。 1.各变量及其赋值说明 x1：确诊时患者的年龄(岁) x2：肾细胞癌血管内皮生长因子(VEGF)，其阳性表述由低到高共3个等级（1-3）x3：肾细胞癌组织内微血管数(MVC) x4：肾癌细胞核组织学分级，由低到高共4级（1-4） x5：肾细胞癌分期，由低到高共4期（1-4） y：肾细胞癌转移情况(有转移y=1; 无转移y=0)。为二分类变量。 若作单因素的Logistic回归分析，也就是分别作Y与各自变量间的回归分析，如Y与X1、Y与X2等的单因素Logistic回归分析。 2.建立数据库

3.分析步骤 （1）

（2）

上图中若为单因素回归分析，只需在Covariates协变量框内导入单一自变量如X1即可。（3） 4.分析结果 （1）数据描述 Case Processing Summary Unweighted Cases a N Percent Selected Cases Included in Analysis 26 100.0 Missing Cases 0 .0 Total 26 100.0 Unselected Cases 0 .0 Total 26 100.0 a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases. （2）Block 1: Method = Forward Stepwise (Likelihood Ratio)

多元logistic回归实习题

多元logistic回归 1. 下面是子宫内膜癌的病例对照研究数据，暴露因素是雌激素。 分组使用过雌激素未使用过雌激素 病例组55（a）128（b） 对照组19（c）164（d） 问题：使用过雌激素是否是子宫内膜癌的危险因素？危险强度为多少？ 2. 为了探讨糖尿病与血压、血脂等因素的关系，研究者对56例糖尿病病人和65例对照者进行病例-对照研究，收集了性别、年龄、学历、体重指数、家族史、吸烟、血压、总胆固醇、甘油三脂、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白11个因素的资料，各因素的观察结果见下表。问题：糖尿病的相关因素有哪些？如何解释相关因素的作用大小？如何评价模型优劣？ 因素变量名赋值 性别X1男=1，女=2 年龄X2 学历X3小学以下=1，小学=2，初中=3，高中=4，大专及以上=5 体重指数X4<24=1，24~<26=2，26~=3 家族史X5无=1，有=2 吸烟X6不吸=1 吸=2 血压X7正常=1, 高=2 总胆固醇X8 甘油三脂X9 高密度脂蛋白X10 低密度脂蛋白X11 糖尿病Y 对照=0，病例=1 编号性别年龄学历体重 指数 家族史吸烟血压 总胆 固醇 甘油 三脂 高密度 脂蛋白 低密度 脂蛋白 糖尿病 1 1 60 2 2 1 1 1 4.30 1.50 1.24 2.30 0 2 1 48 3 2 1 1 1 4.60 1.32 1.15 2.30 0 3 2 63 2 1 1 1 2 4.60 1.15 1.15 2.30 0 4 1 68 3 2 2 1 1 4.1 5 1.43 1.07 3.21 0 5 1 45 2 1 2 1 1 3.42 1.22 0.63 2.30 0 6 1 45 3 3 2 1 1 4.16 0.96 0.98 2.65 0 7 1 59 2 1 1 1 1 4.32 1.02 1.05 3.49 0 8 1 68 3 3 1 1 1 3.80 1.42 2.86 0.85 0 9 2 63 2 2 1 1 1 3.87 1.55 2.44 0.81 0 10 2 58 2 2 1 1 1 5.42 0.87 4.46 3.14 0 11 1 44 2 2 2 1 2 4.35 1.01 5.13 2.20 0 12 1 46 3 1 1 2 1 3.42 1.26 1.40 0.28 0 13 2 62 1 2 1 1 2 3.18 1.38 1.67 0.48 0 14 2 65 1 2 1 1 1 3.30 0.85 1.92 0.69 0 15 2 58 2 1 1 1 2 4.41 1.05 2.97 1.79 0

Logistic回归分析报告结果解读分析

L o g i s t i c回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过Logistic回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。 回归的用法 一般而言，Logistic回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的Logistic回归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(riskratio，RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(oddsratio)值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同，通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值，例如，这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的倍。这里要注意估计的方向问题，以女性作为参照，男性患

Logistic回归分析

Logistic 回归分析 Logistic 回归分析是与线性回归分析方法非常相似的一种多元统计方法。适用于因变量的取值仅有两个（即二分类变量，一般用1和0表示）的情况，如发病与未发病、阳性与阴性、死亡与生存、治愈与未治愈、暴露与未暴露等，对于这类数据如果采用线性回归方法则效果很不理想，此时用Logistic 回归分析则可以很好的解决问题。 一、Logistic 回归模型 设Y 是一个二分类变量，取值只可能为1和0，另外有影响Y 取值的n 个自变量12,,...,n X X X ，记12(1|,,...,)n P P Y X X X ==表示在n 个自变量的作用下Y 取值为1的概率，则Logistic 回归模型为： [] 011221 1exp (...)n n P X X X ββββ= +-++++ 它可以化成如下的线性形式： 01122ln ...1n n P X X X P ββββ??=++++ ?-?? 通常用最大似然估计法估计模型中的参数。 二、Logistic 回归模型的检验与变量筛选 根据R Square 的值评价模型的拟合效果。 变量筛选的原理与普通的回归分析方法是一样的，不再重复。 三、Logistic 回归的应用 （1）可以进行危险因素分析 计算结果各关于各变量系数的Wald 统计量和Sig 水平就直接反映了因素i X 对因变量Y 的危险性或重要性的大小。

（2）预测与判别 Logistic回归是一个概率模型，可以利用它预测某事件发生的概率。当然也可以进行判别分析，而且可以给出概率，并且对数据的要求不是很高。 四、SPSS操作方法 1．选择菜单 2．概率预测值和分类预测结果作为变量保存 其它使用默认选项即可。

SAS 中Logistic回归方法的正确应用及结果的正确解释

Logistic回归方法的正确应用及结果的正确解释 金水高 （中国疾病预防控制中心，北京，100050） 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。但是并不是所有的研究者对于Logistic回归的方法都能正确使用，对结果都能正确解释。近年来文献中经常出现对方法错用、误用及对结果的错误解释的现象。本文仅就在使用Logistic方法时经常出现的错误进行探讨。 1．Logistic回归中分类变量的数量化方法 在Logistic回归中，自变量可以有多种形式。以连续变量形式的如年龄；以等级变量进入方程的如不同的污染等级。而更多的却是以分类变量（定性变量）形式出现的，如性别，地区，职业等。对于多水平分类变量（如职业）的各个水平的赋值方式，尽管在正规的教科书上有详细的介绍，但经常有有些作者将多水平的分类变量按等级来进行赋值(1)。下面摘引的是文献1的作者对其中一些分类变量取值的赋值（表1）。 表1 某个吸烟调查中一些自变量的意义及赋值 作者将第一个变量不同水平赋为具有等级关系的四个值，虽然比较勉强，还可以接受，因为变量的四个取值确实存在程度的差异（但为什麽相邻之间都相差1，这就没有太多的道理了）。而对后面的两个变量（M2及J4）的不同水平也赋予具有等级关系的值，而且相邻之间都相差1，那就没有任何道理了。因为变量M2是询问调查对象是否在电视中看到过有关吸烟的内容，人们对这个问题给出的答案显然并不存在任何量上的程度差别。 对这类自变量的赋值应该采取数量化的方法。通常建议的数量化方法为设臵哑变量。例如对于上面的M2，有4种可能回答，则要设臵3个哑变量，假设为M21,M22,M23。将每一种可能回答（水平）用一组哑变量的取值来表述（表2）。 从表2可以看到，用M21,M22及M23同时等于0表示没有在电视里看到过有关吸烟方面的任何内容；而用M21=1，M22及M23均为0表示在电视里看到过关于吸