Logistic回归中出现P值与OR的95%可信区间（CI）结果矛盾的原因
2014-05-11 MedSci MedSci原创
今年用SAS分析了两次数据，都是用的Logistic回归方法。但是两次我都碰到了P值与OR的95%可信区间（CI）结果矛盾的情况，即 P<0.05，但OR的95%可信区间却包括1；或者P>0.05，但OR的95%可信区间却不包括1。在单因素Logistic回归和多因素Logistic回归中都出现了这样情况，这可能有哪些原因呢？ 1、存在多重共线性。多重共线性会产生大的标准误，导
今年用SAS分析了两次数据，都是用的Logistic回归方法。但是两次我都碰到了P值与OR的95%可信区间（CI）结果矛盾的情况，即 P<0.05，但OR的95%可信区间却包括1；或者P>0.05，但OR的95%可信区间却不包括1。在单因素Logistic回归和多因素Logistic回归中都出现了这样情况，这可能有哪些原因呢？ 1、存在多重共线性。多重共线性会产生大的标准误，导致单因素分析中Wald检验中P值过大，虽然标准误增大，会使OR的95%可信区间变宽，95%CI 的上线或下线特别接近1但还未超过1这个界限，所以出现了P>0.05，但OR的95%可信区间却不包括1。解决的办法是可以利用逐步筛选变量的方 法找出与因变量相关的变量，其他没有进入模型的变量在单因素分析中不给予分析。此外，还可以设法将彼此高度相关的自变量先综合成新变量，然后做因变量关于 综合变量的回归。 2、该变量某一类的例数特别少。如文化程度，小学有100人，初中120人，高中30人，大学3人。可能会出现95%可信区间特别宽而包括1，而P值却<0.05。解决的办法可以合并例数少的几类，如本例中可
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