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醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)十六篇Logisic回歸分析課件

上傳人:Xgjmqtw****nqtwad... 文檔編號(hào):253291349 上傳時(shí)間:2024-12-10 格式:PPTX 頁(yè)數(shù):40 大?。?.14MB
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1、,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級(jí),第三級(jí),第四級(jí),第五級(jí),*,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),*,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級(jí),第三級(jí),第四級(jí),第五級(jí),2020/9/14,#,第十六章,logistic,回歸分析,(Logistic Regression),12/10/2024,1,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),Content,Logistic regression,Conditional logistic regression,Application,12/10/2024,2,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),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(xiàng),12/10/2024,3,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),目的:,作出以多個(gè)自變量(危險(xiǎn)因素)估計(jì),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(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),用途:,研究某種疾病或現(xiàn)象發(fā)生和多個(gè)危,險(xiǎn)因素(或保護(hù)因子)的數(shù)量關(guān)系。,用 檢驗(yàn)(或u檢驗(yàn))的,局限性,:,1.只能研究1個(gè)危險(xiǎn)因素;,2.只能得出定性結(jié)論。,12/10/2024,5,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),種類:,1.成組(非條件),log

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

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

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

6、計(jì)分統(tǒng)計(jì)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(xiǎn)因素,對(duì)26例冠心病病人和28例對(duì)照者進(jìn)行病例,對(duì)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(xiǎn)因素。,12/10/2024,21,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),表16-2 冠心病8個(gè)可能的危險(xiǎn)因素與賦值,12/10/2024,22,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),表16-3 冠心病危險(xiǎn)因素的病例,對(duì)照調(diào)查資料,12/10/2024,23,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),表16-4 例16-2進(jìn)入方程中的自變量及有關(guān)參數(shù)的估計(jì)值,學(xué)會(huì)看結(jié)果!,12/10/2024,24,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),12/10/2024,25,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),一、,

7、原理,第二節(jié) 條件logistic回歸,12/10/2024,26,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),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(duì)照,12/10/2024,27,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),條件 logistic 模型,12/10/2024,28,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),二、應(yīng)用實(shí)例,12/10/2024,29,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),表16-7 喉癌1:2配對(duì)病例,對(duì)照調(diào)查資料整理表,P344:,12/10/2024,30,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),表16-8 例16-3進(jìn)入方程中的自變量及有關(guān)參數(shù)的估計(jì)值,采用逐步法,6個(gè)危險(xiǎn)因素 變量篩選 4個(gè)進(jìn)方程,結(jié)果見表16-9。,12/10/2024,31,醫(yī)學(xué)

8、統(tǒng)計(jì)學(xué),一、,logistic,回歸的應(yīng)用,1,流行病學(xué)危險(xiǎn)因素分析,logistic,回歸分析的特點(diǎn)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(jì)出這一因素在不同水平下的優(yōu)勢(shì)比或近似相對(duì)危險(xiǎn)度,因此非常適合于流行病學(xué)研究。,logistic,回歸既適合于隊(duì)列研究,(cohort study),,也適合于病例-對(duì)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(xiàng),12/10/2024,32,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),2,臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,臨床試驗(yàn)的目的大多是為了評(píng)價(jià)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(yàn)組和對(duì)照組中分布,不均衡,,就有可能夸大或掩蓋試驗(yàn)組的治療效果。,盡管在分組時(shí)要求按,隨機(jī)化原則,分配,但由于,樣本含量有限,,非處理因素在試驗(yàn)組和對(duì)照組內(nèi)的分布仍有可能不均衡,需要在分析階段對(duì)構(gòu)成混雜的非處理因素進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為,二值變量,時(shí)(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(píng)價(jià)結(jié)果。對(duì)于按分層設(shè)計(jì)的臨床試驗(yàn)可以用相同的方法對(duì)分層因素進(jìn)行調(diào)整和分析。,12/10/2024,33,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),3分析藥物或毒物的劑量反應(yīng),在一些藥物或毒物效價(jià)的劑量,-,反應(yīng)實(shí)驗(yàn)研究中,每一只動(dòng)物藥

10、物耐受量可能有很大的不同,不同劑量使動(dòng)物發(fā)生“陽(yáng)性反應(yīng)”的概率分布常呈正偏態(tài),將劑量取對(duì)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(shí)的陽(yáng)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(yáng)性反應(yīng)率,傳統(tǒng)的一些方法往往對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)有嚴(yán)格的要求,如劑量按等比級(jí)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(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),4,預(yù)測(cè)與判別,logistic,回歸是一個(gè),概率型模型,,因此可以利用它預(yù)測(cè)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(biāo),

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(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),二、logistic回歸應(yīng)用的注意事項(xiàng),12/10/2024,36,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),本章小結(jié):,目的:,作出以多個(gè)自變量(危險(xiǎn)因素)估計(jì)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(gè)危險(xiǎn)因素(或保護(hù)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(duì)(條件),logistic,回

12、歸方程。,12/10/2024,37,醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),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(gè)),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(shí)已超過12小時(shí),X3=0表示患者從開始AMI癥狀到搶救時(shí)未超過12小時(shí)。,請(qǐng)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(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué),39,寫在最后,成功的基礎(chǔ)在于好的學(xué)習(xí)習(xí)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,

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