课分类资料的回归分析――regression菜单详解(下)

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1、第十一章分类资料的回归分析――Regression菜单详解（下）（医学统计之星：张文彤）上次更新日期：10.1Linear过程10.1.1简单操作入门10.1.1.1界面详解10.1.1.2输出结果解释10.1.2复杂实例操作10.1.2.1分析实例10.1.2.2结果解释10.2CurveEstimation过程10.2.1界面详解10.2.2实例操作10.3BinaryLogistic过程10.3.1界面详解与实例10.3.2结果解释10.3.3模型的进一步优化与简单诊断10.3.3.1模型的进一步优化10.3.3.2模型的简单诊断在很久很久以前，地球上还是一个阴森恐怖的黑暗

2、时代，大地上恐龙横行，我们的老祖先－－类人猿惊恐的睁大了双眼，围坐在仅剩的火堆旁，担心着无边的黑暗中不知何时会出现的妖魔鬼怪，没有电视可看，没有网可上...我是疯了，还是在说梦话？都不是，类人猿自然不会有机会和恐龙同时代，只不过是我开机准备写这一部分的时候，心里忽然想到，在10年前，国内的统计学应用上还是卡方检验横行，分层的M-H卡方简直就是超级武器，在流行病学中称王称霸，更有那些1：M的配对卡方，N：M的配对卡方，含失访数据的N：M配对卡方之类的，简直象恐龙一般，搞得我头都大了。其实恐龙我还能讲出十多种来，可上面这些东西我现在还没彻底弄明白，好在社会进步迅速，没等这些恐龙完全统

3、制地球，Logistic模型就已经飞速进化到了现代人的阶段，各种各样的Logistic模型不断地在蚕食着恐龙爷爷们的领地，也许还象贪吃的人类一样贪婪的享用着恐龙的身体。好，这是好事，这里不能讲动物保护，现在我们就远离那些恐龙，来看看现代白领的生活方式。特别声明：我上面的话并非有贬低流行病学的意思，实际上我一直都在做流行病学，我这样写只是想说明近些年来统计方法的普及速度之快而已。据我一位学数学的师兄讲，Logistic模型和卡方在原理上是不一样的，在公式推演上也不可能划等号，只是一般来说两者的检验结果会非常接近而已，多数情况下可忽略其不同。§10.3BinaryLogistic过程

4、所谓Logistic模型，或者说Logistic回归模型，就是人们想为两分类的应变量作一个回归方程出来，可概率的取值在0~1之间，回归方程的应变量取值可是在实数集中，直接做会出现0~1范围之外的不可能结果，因此就有人耍小聪明，将率做了一个Logit变换，这样取值区间就变成了整个实数集，作出来的结果就不会有问题了，从而该方法就被叫做了Logistic回归。随着模型的发展，Logistic家族也变得人丁兴旺起来，除了最早的两分类Logistic外，还有配对Logistic模型，多分类Logistic模型、随机效应的Logistic模型等。由于SPSS的能力所限，对话框只能完成其中的两

5、分类和多分类模型，下面我们就介绍一下最重要和最基本的两分类模型。10.3.1界面详解与实例例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（本例来自《卫生统计学》第四版第11章）。·i：标本序号·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 ·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 ·x5：肾细胞癌分期，由低到高共4期 ·y：肾细胞癌转移情况(有转移y=1;无转

6、移y=0)。ix1x2x3x4x5y159243.4210236157.211036121902104583128431555380341661194.421073817611084212403209501741101058368.622011683132.84201225294.643113521561101431147.82101536331.63111642166.221017143138.6331183211142301935140.221020703177.24312165251.64412245212424023683127.233124312124.82302558

7、112843026603149.8431在菜单上选择Analyze==》Regression==》BinaryLogistic...，系统弹出Logistic回归对话框如下：左侧是候选变量框，右上角是应变量框，选入二分类的应变量，下方的Covariates框是用于选入自变量的，只不过这里按国外的习惯被称为了协变量。两框中间的是BLOCK系列按扭，我在上一课已经讲过了，不再重复。中下部的>a*b>框是用于选入交互作用的，和其他的对话框不太相同（我也不知道为什么SPSS偏在这里做得不