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条件logistic回归分析与非条件logistic回归分析数据输入有何区别？

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楼主 hnzll000
hnzll000
小儿呼吸科
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这个帖子发布于14年零205天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
求助原因：统计推断（试验设计等）
你参与的主要专业版面（必填）：儿科版块
试验或调查设计类型：病例对照研究
本次分析的主要目的：了解发病的主要危险因素。
数据类型及变量的说明：y：分类变量，脑瘫发病与否；拟采用的分析方法：条件（1:2)logistic回归分析发病的相关危险因素。
拟采用的分析软件：spss10.0
原始数据附件及格式：spss(数据请以附件形式上传)
主要存在的问题：条件（1:2)logistic回归分析与非条件logistic回归分析数据输入有何区别？
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2004-12-06 13:12 浏览 : 32816 回复 : 6
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  • • 又一例儿童骨病例来袭，有病理
wangmintrees
wangmintrees
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  • 2楼
根据数据类型，logistic回归分为两种：一种是条件logistic回归，用于分析配对病例对照研究，另一种是非条件logistic回归，用于分析成组数据或非配对的病例对照研究。非条件ligostic回归简称logistic回归分析。
配对的输入如：
病例A 后面就是各变量的值
对照A1 后面就是各变量的值
对照A2 后面就是各变量的值
病例B 后面就是各变量的值
对照B1 后面就是各变量的值
对照 B2 后面就是各变量的值
以次类推
成组资料的输入如：
这一点我不是很肯定，但是我想应该先输完病例组的资料，再输对照组的资料，还请高手指点。谢谢！
2004-12-06 15:38
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  • • 丁香晚间病例-首都医科大学两年迎来第三任校长：系北大饶毅教授
ggjjqqchn
ggjjqqchn
丁香园准中级站友

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  • 3楼
条件Logistic 回归是针对配对/比资料分析的一种方法。条件logistic回归分析与非条件logistic回归分析数据输入主要区别是：条件Logistic 回归在数据输入时多了一个配对/比变量。
介绍一下条件Logistic 回归
条件Logistic 回归
⒈自变量在各配比组对结果变量的作用是相同的，自变量的回归系数与配比组无关；
⒉ai与该组配比因素有关，是该配比组特有的，对自变量的解释无意义；
⒊意义：该配比组的各自变量均为0时的基线风险。

⒈独立性
⒉logitP与自变量的关系是线性关系
当队列资料进行logistic回归分析时，观察时间应该相同，否则需考虑观察时间的影响（建议用Poisson回归）

⒊Logistic回归模型中因变量Y是分类资料，其误差分布不是正态分布；

⒋Logistic回归系数的估计不能再用最小二乘法，要用极大似然法。系数及模型的检验也不用t检验及F检验，，要用似然比检验、Wald检验等。

        例16-3 某北方城市研究喉癌发病的危险因素，用1:2配对的病例对照研究方法进行了调查。现选取了6个可能的危险因素并节录25对数据，各因素的赋值说明见表16-6，资料列于表16-7。试作条件logistic逐步回归分析。
表16-6 喉癌的危险因素与赋值说明
因素  变量名  赋值说明
咽炎  X1  无=1, 偶尔=2, 经常=3
吸烟量(支/日)  X2  0=1, 14=2, 59=3, 1020=4, 20=5
声嘶史  X3  无=1, 偶尔=2, 经常=3
摄食新鲜蔬菜  X4  少=1, 经常=2, 每天=3
摄食水果  X5  很少=1, 少量=2, 经常=3
癌症家族史  X6  无=0, 有=1
是否患喉癌  Y  病例=1, 对照=0

表16-8 喉癌1:2配对病例对照调查资料整理表
配对
组号  因变量  危险因素  配对
组号  因变量  危险因素
i  Y  X1  X2  X3  X4  X5  X6  i  Y  X1  X2  X3  X4  X5  X6
1  1  3  5  1  1  1  0  14  1  1  3  1  3  2  1
1  0  1  1  1  3  3  0    0  1  1  1  3  1  0
1  0  1  1  1  3  3  0    0  1  2  1  3  3  0
2  1  1  3  1  1  3  0  15  1  1  4  1  3  2  0
2  0  1  1  1  3  2  0    0  1  5  1  3  3  0
2  0  1  2  1  3  2  0    0  1  5  1  3  3  0
3  1  1  4  1  3  2  0  16  1  1  4  2  3  1  0
3  0  1  5  1  3  2  0    0  2  1  1  3  3  0
3  0  1  4  1  3  2  0    0  1  1  3  3  2  0
4  1  1  4  1  2  1  1  17  1  2  3  1  3  2  0
4  0  1  1  1  3  3  0    0  1  1  2  3  2  0
4  0  2  1  1  3  2  0    0  1  2  1  3  2  0
5  1  2  4  2  3  2  0  18  1  1  4  1  3  2  0
5  0  1  2  1  3  3  0    0  1  1  1  2  1  0
5  0  2  3  1  3  2  0    0  1  2  1  3  2  0
6  1  1  3  1  3  2  1  19  1  1  3  2  2  2  0
6  0  1  2  1  3  2  0    0  1  1  1  2  1  0
6  0  1  3  2  3  3  0    0  2  2  2  3  1  0
7  1  2  1  1  3  2  1  20  1  1  4  2  3  2  1
7  0  1  1  1  3  3  0    0  1  5  1  3  3  0
7  0  1  1  1  3  3  0    0  1  4  1  3  2  0
8  1  1  2  3  2  2  0  21  1  1  5  1  2  1  0
8  0  1  5  1  3  2  0    0  1  4  1  3  2  0
8  0  1  2  1  3  1  0    0  1  2  1  3  2  1
9  1  3  4  3  3  2  0  22  1  1  2  2  3  1  0
9  0  1  1  1  3  3  0    0  1  2  1  3  2  0
9  0  1  4  1  3  1  0    0  1  1  1  3  3  0
10  1  1  4  1  3  3  1  23  1  1  3  1  2  2  0
10  0  1  4  1  3  3  0    0  1  1  1  3  1  1
10  0  1  2  1  3  1  0    0  1  1  2  3  2  1
11  1  3  4  1  3  2  0  24  1  1  2  2  3  2  1
11  0  3  4  1  3  1  0    0  1  1  1  3  2  0
11  0  1  5  1  3  1  0    0  1  1  2  3  2  0
12  1  1  4  3  3  3  0  25  1  1  4  1  1  1  1
12  0  1  5  1  3  2  0    0  1  1  1  3  2  0
12  0  1  5  1  3  3  0    0  1  1  1  3  3  0
 SPSS菜单对条件Logistic回归无能为力
  sas程序：   
data ex16_3;
input i y x1-x6 @@;
t=2-y;
cards;
1 1 3 5 1 1 1 0
1 0 1 1 1 3 3 0
1 0 1 1 1 3 3 0
2 1 1 3 1 1 3 0
2 0 1 1 1 3 2 0
2 0 1 2 1 3 2 0
3 1 1 4 1 3 2 0
3 0 1 5 1 3 2 0
3 0 1 4 1 3 2 0
4 1 1 4 1 2 1 1
4 0 1 1 1 3 3 0
4 0 2 1 1 3 2 0
5 1 2 4 2 3 2 0
5 0 1 2 1 3 3 0
5 0 2 3 1 3 2 0
6 1 1 3 1 3 2 1
6 0 1 2 1 3 2 0
6 0 1 3 2 3 3 0
7 1 2 1 1 3 2 1
7 0 1 1 1 3 3 0
7 0 1 1 1 3 3 0
8 1 1 2 3 2 2 0
8 0 1 5 1 3 2 0
8 0 1 2 1 3 1 0
9 1 3 4 3 3 2 0
9 0 1 1 1 3 3 0
9 0 1 4 1 3 1 0
10 1 1 4 1 3 3 1
10 0 1 4 1 3 3 0
10 0 1 2 1 3 1 0
11 1 3 4 1 3 2 0
11 0 3 4 1 3 1 0
11 0 1 5 1 3 1 0
12 1 1 4 3 3 3 0
12 0 1 5 1 3 2 0
12 0 1 5 1 3 3 0 ;
proc phreg;
model t*y(0)=x1-x6
/selection=stepwise
sle=0.1 sls=0.1
ties=discrete;
strata i;
run;
1：3配对病例Logistic回归数据
2004-12-06 15:38
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ggjjqqchn 编辑于 2004-12-06 16:33
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楼主 hnzll000
hnzll000
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非常感谢ggjjqqchn！
2004-12-06 20:53
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