2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、應(yīng)用Stata做logistic回歸,何保昌,實(shí)際生活中經(jīng)常會(huì)遇到因變量只有0和1的二分類變量,不能滿足正態(tài)性和方差齊性,故不能直接使用線性模型來擬合方程。 Logistic回歸正是處理因變量是二分類或多分類變量的一種方法。現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于隊(duì)列研究,病例對(duì)照研究和試驗(yàn)性研究,成為分類因變量的首選多變量分析模型。,分類,按因變量性質(zhì),可分為二分類、無序多分類、有序多分類。 按是否匹配可分為非條件和條件logistic回歸

2、。,Stata軟件專門有一組命令用于做不同類型的logistic回歸,例如:logit、blogit、glogit、clogit、mlogit、ologit。,1.Logistic 回歸,命令:logit 因變量 [自變量] [,選擇項(xiàng)],在進(jìn)行l(wèi)ogistic 回歸時(shí)要注意資料的形式。通常,用于logistic 回歸的資料有三種形式:(1) 分水平頻數(shù)資料,一般自變量較少,且均為分類變量,常以各變量(包括因變量、自變量)各水平的組

3、合的頻數(shù)表形式出現(xiàn)。如例1。擬合時(shí)仍用上述命令,只是命令中增加[fw=頻數(shù)變量]選擇項(xiàng)。,,(2) 分組頻數(shù)資料,一般自變量較少,且均為分類變量,常以各自變量(不包括因變量)各水平的組合的頻數(shù)表形式出現(xiàn),因變量常表達(dá)為分子與分母。如例2。用下列命令:blogit 陽性數(shù)變量 總觀察數(shù)變量 [,logit 命令選擇項(xiàng)]或 glogit 陽性數(shù)變量 總觀察數(shù)變量 [,level(#) or](3) 個(gè)體水平資料,即一個(gè)觀察對(duì)象一條記錄

4、。如例3,直接使用logit 命令估計(jì)即可。擬合模型后可以用指令predict 得到預(yù)測概率,然后進(jìn)行模型診斷、應(yīng)用等。,例1 本例是探討婦女使用雌激素與患子宮內(nèi)膜癌之間關(guān)系的病例-對(duì)照研究資料,見表1,請(qǐng)計(jì)算OR 及其95%可信區(qū)間。再用logistic 回歸估計(jì)參數(shù),寫出回歸方程,并說明回歸系數(shù)與OR 的關(guān)系。,,,,,,,,,,,,,也可以用logit命令,,,,,,可以利用例3做逐步回歸,Stata 用于逐步回歸分析的命令是

5、在要執(zhí)行的命令前增加sw 。sw 回歸命令 [因變量[自變量]], 篩選變量的P 值 [選擇項(xiàng)]其中,篩選變量的P 值有3 種組合pr(#) /* 后退法pe(#) /* 向前法pr(#) pe(#) /* 逐步后退法pr(#) pe(#) forward /* 逐步向前法,pr(#)是剔除變量的P 值,pe(#)是選入變量的P 值,如果只選pr(#),則表示用后退法,如果同時(shí)選用pr(#)和pe(#)表示逐步法。應(yīng)用時(shí),為

6、防止計(jì)算進(jìn)入死循環(huán),pr(#)須略大于pe(#)。例如,pe(0.05),pr(0.051)。,,1. 用逐步后退法,剔選變量的概率為:pe(0.05),pr(0.06),結(jié)果如下: sw logit y x1 x2 x3, pe(0.05) pr(0.06)2. 用逐步前進(jìn)法,剔選變量的概率不變,結(jié)果如下: sw logit y x1 x2 x3, pr(0.06) pe(0.05) forward,條件logistic 回歸,

7、非條件logistic 回歸適用于平行組設(shè)計(jì)的病例-對(duì)照研究,隊(duì)列研究,而不適用于配比設(shè)計(jì)的病例-對(duì)照研究。對(duì)于配比的病例-對(duì)照研究資料需要用條件logistic 回歸。其命令為:clogit 因變量 [自變量] , group(配比變量) [ level(#) or ]其中g(shù)roup()是必選項(xiàng),它是用來區(qū)分各配比組的。level(#)及or 的意義同logit。,例4 在子宮內(nèi)膜癌與使用雌激素關(guān)系的研究中,運(yùn)用了1:4 的病例-

8、對(duì)照研究,配比因素為年齡,共調(diào)查了20 對(duì),100 例。,各變量定義如下:1: match 配比組2: y y=1:病例, y=0:對(duì)照3: ht ht=0:無高血壓, ht=1:有高血壓4: est est=0 未使用過雌激素, est=1:使用過雌激素5: dose 劑量:dose=0:未使用過, dose=1:0.1-0.299(mg/day)6: drug drug=0:未使用其他藥物, drug=1:使用了其他藥物

9、,,,首先,使用ht、est、drug 三個(gè)變量作條件logistic 回歸。. clogit y ht est drug, group(match),結(jié)果顯示,患高血壓(ht)及使用其他藥物(drug)與子宮內(nèi)膜癌無關(guān),而使用過雌激素者患子宮內(nèi)膜癌的可能性比未使用過雌激素者大。因此,可以進(jìn)一步考慮劑量-反應(yīng)關(guān)系。變量劑量(dose)可以按兩種方法處理,先按線性形式進(jìn)入模型,再以啞變量形式進(jìn)入模型,并比較兩者的結(jié)果。 clogit

10、y ht dose drug, group(match),,結(jié)果顯示,隨著劑量的上升,服用雌激素與患內(nèi)膜癌間的聯(lián)系也明顯上升,呈現(xiàn)出明顯的劑量-反應(yīng)關(guān)系。這種關(guān)系是否為線性的?dose 用啞變量形式是否更好?xi : clogit y ht i.dose drug, group(match),多類結(jié)果的logistic回歸,在醫(yī)學(xué)研究中,常常會(huì)遇到結(jié)果變量是多分類的情況,如同一種腫瘤的不同亞型;病例-對(duì)照研究中的一個(gè)對(duì)照組,兩個(gè)或多個(gè)

11、病例組;或一個(gè)病例組,兩個(gè)或多個(gè)對(duì)照組,如醫(yī)院對(duì)照和健康人群對(duì)照等。,用于多類結(jié)果的logistic 回歸的命令是mlogit。,mlogit [因變量 [自變量]] [, base (#) constraints(clist) level(#) rrr ],例5 產(chǎn)后大出血分為兩大類:即宮縮乏力性(稱為子宮因素)及胎盤因素。在產(chǎn)后大出血與有無妊高癥x1及有無人流史x2的關(guān)系研究中,將產(chǎn)后出血量400ml的作為病例,并分為上述兩類,共調(diào)

12、查了933人,其中子宮因素出血的155人,胎盤因素出血的33人,對(duì)照745人。結(jié)果見表5。本例,結(jié)果變量為:y=0 為對(duì)照(C類)y=1 為宮縮乏力性產(chǎn)后大出血(A類)y=2 為胎盤因素產(chǎn)后大出血(B類)。,,,,,,mlogit y x1 x2 [fw=count], rrr,同一變量在不同的logit函數(shù)中的效應(yīng)可能相同,亦可能不同,這可以通過test命令來檢驗(yàn)。,test [1]x1=[2]x1test [1]x2=[

13、2]x2,有序結(jié)果的累積比數(shù)logistic回歸,用于有序結(jié)果的logistic 回歸的命令是ologit。ologit [因變量 [自變量]] [,table level(#)]其中選擇項(xiàng)table用于指定打印出各類的概率;level用于指定顯著性水平,例6 南通醫(yī)學(xué)院陳佩珍教授研究了兒童智商等級(jí)與其母親文化程度的關(guān)系,共收集了857名兒童的資料,見表6。,,,,,可以計(jì)算出OR=1.89,解釋為:當(dāng)母親的文化程度提高一個(gè)等級(jí)

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