科研日历—Logistic回归

2019-11-08 MedSci MedSci原创

logistic回归方程:log(p/(1-p))=β0+βiXi。Logistic回归在医学中的应用:1、校正混杂因素:医学研究中,观察对象的某一结局常受到多因素综合影响,包括研究和混杂因素。通过logistic回归,将研究因素、混杂因素及其交互作用均体现在模型中,因此能在控制混杂因素的作用下,对研究因素与结局变量间的联系作出定量描述。需注意的是,校正混杂需结合统计模型和医学专业知识。2、筛选危

logistic回归方程:log(p/(1-p))=β0iXi

Logistic回归在医学中的应用:

1、校正混杂因素:医学研究中,观察对象的某一结局常受到多因素综合影响,包括研究和混杂因素。通过logistic回归,将研究因素、混杂因素及其交互作用均体现在模型中,因此能在控制混杂因素的作用下,对研究因素与结局变量间的联系作出定量描述。需注意的是,校正混杂需结合统计模型和医学专业知识。

2、筛选危险因素:一般来说,在设计阶段,根据理论知识纳入对结局可能有影响的变量,但一些变量的作用不清楚或纳入过多,通过实现规定的检验标准,挑选有统计意义的变量纳入模型,剔除无统计意义的变量,以保证模型最优。

3、预测和判断:非条件logistic回归的重要应用之一。通过检验,建立拟合优度较好的模型,其方程能够很好地表达变量间关系;给定自变量数值,就可以通过方程计算相关的概率预测值,对个体所属类别作出概率性的判断。但条件logistic回归不能估计常数项,其结果智能帮助分析变量的效应,不能用于预测。

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