累积比数logit模型在有序资料中的正确应用

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1、累积比数logit模型在有序资料中的正确应用作者:唐俐玲,翟晓红,王萍,何会女【摘要】目的探讨累积比数logit模型在有序分类资料中的正确应用。方法利用在陕西某地开展的一项队列研究数据,分别采用累积比数logit模型和偏比例优势模型进行分析,对二者的结果进行比较。结果在资料不符合比例优势假定的情况下,直接采用累积比数logit模型不一定合适。结论累积比数logit模型的应用有一定的条件限制,当不符合其应用条件时,最好采用其他相应方法。【关键词】累积比数logit模型;比例优势假定;偏比例优势模型  Abstract:ObjectiveToinvestigatethecorrectappl

2、icationofcumulativeoddslogitmodelontheordinaldata.MethodsThecumulativeoddslogitmodelandpartialproportionaloddsmodelacohortstudyinShaanxiProvince,andtheresultsulativeoddslogitmodelmightnotbeappropriateptionulativeoddslogitmodelisdependentoncertainconditions.Itisadvisabletoadoptothermethodsulativeo

3、ddslogitmodelulativeoddslogitmodel;proportionaloddsassumption;partialproportionaloddsmodel  累积比数logit模型是二分类logit模型的扩展[1-2],主要用于处理反应变量为有序分类变量的资料。该模型对资料要求不严,解释变量既可以是连续型变量,也可以是无序分类变量或有序分类变量。Amstrong等[3]经模拟实验发现,对于多分类有序反应资料,如果采用一般的二分类logit模型而不是累积比数logit模型,则只能获得50%~70%的检验效能。说明在处理有序分类数据方面,累积比数logit模型要优于

4、二分类logit模型。但目前对该模型的使用条件、拟合优度等内容极少有探讨。最近几年已有不少文章对二分类logit模型的正确应用进行了探讨[4-8],而对累积比数logit模型的研究却不多见。本文通过实例对累积比数logit模型的使用条件和拟合优度评价进行了探讨,为其正确应用提供借鉴。  1材料和方法  1.1资料来源资料来自于陕西某地开展的胃黏膜病变与幽门螺杆菌关系的队列研究。为探讨幽门螺杆菌与胃黏膜病变进展的关系,对400例浅表性胃炎患者检测幽门螺杆菌感染状态,将其分为感染阳性和阴性2组,同时调查了2组患者的吸烟、饮酒情况,并对所有患者进行随访。  1.2胃黏膜病理诊断用胃内镜观察胃黏

5、膜病变,并在胃体大小弯、胃角、胃窦大小弯、前后壁各取胃黏膜活检组织1块。病理切片按照全国胃、十二指肠活检、病理诊断标准进行诊断。每个受检对象以最严重病变为第一诊断。病变严重程度由轻到重依次为浅表性胃炎(superficialgastritis,SG)、慢性萎缩性胃炎(chronicatrophicgastritis,CAG)、肠上皮化生(intestinalmetaplasia,IM)和异型增生(dysplasia,DYS)。  1.3统计学处理本研究中的反应变量为病变的不同严重程度,为有序分类资料。分析方法分别采用累积比数logit模型和偏比例优势模型进行拟合。数据分析采用SAS8.1

6、统计软件。P<0.05为差异有统计学意义。  2结果  2.1累积比数logit模型分析病例随访5年后,共失访26例,剩余的374例中,135例仍为正常或SG,139例进展成为CAG,59例进展为IM,41例进展为DYS。多因素分析结果显示,校正性别、年龄、吸烟、饮酒等因素后,幽门螺杆菌对胃黏膜进展的影响无统计学意义(χ2=2.7439,P=0.0976)。见表1。  对该资料的比例优势假定条件进行检验,结果发现该资料不满足比例优势假定条件(χ2=38.85,P=0.0004),说明该资料采用累积比数logit模型分析可能并不合适。对模型的拟合优度进行分析,结果显示,Devianc

7、e值和Pearsonχ2值对应的P值均小于0.05,说明模型拟合欠佳。表1累积比数logit模型的参数估计  2.2偏比例优势模型分析偏比例优势模型也是基于累积logit的一种方法,但是它放宽了比例优势假定条件[9-11]。采用偏比例优势模型分析结果显示(表2),幽门螺杆菌对胃黏膜进展的影响有统计学意义(P=0.0113),这一结果与目前临床和流行病学研究结果是一致的。而且从参数估计的标准误来看,表2中的标准误均小于表1中的标准误。

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