Logistic回归分析报告结果解读分析.pdf
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1、Logistic 回归分析报告结果解读分析Logistic 回归常用于分析二分类因变量（如存活和死亡、患病和未患病等）与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如，若探讨胃癌的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃 癌组，两组人群有不同的临床表现和生活方式等，因变量就为有或无胃癌，即“是”或“否”，为二分类变量，自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌 感染等。自变量既可以是连续变量，也可以为分类变量。通过 Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因
2、变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量，但二分类变量更常用，也更加容易解释。1.Logistic 回归的用法一般而言,Logistic 回归有两大用途，首先是寻找危险因素，如上文的例子，找出与胃癌相关的危险因素；其次是用于预测，我们可以根据建立的 Logistic 回 归模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率分的建立）。2.用 Logistic 回归估计危险度（包括风险评所谓相对危险度（risk ratio,RR）是用来描述某一因素不同状态发生疾病（或 其它结局）危险程度的比值。Logistic 回归给出的 OR（od
3、ds ratio）值与相对危险度类似，常用来表示相对于某一人群，另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同，通过 Logistic 回归可以求出危险度的具体数值，例如 1.7,这样就表示，男性发生胃癌的风险是女性的 1.7 倍。这里要注意估计的方向问题,以女性作为参照，男性患胃癌的 OR 是 1.7。如果以男性作为参照，算出的 OR 将 会是 0.588(1/1.7)，表示女性发生胃癌的风险是男性的 0.588 倍，或者说，是男 性的58.8%。撇开了参照组，相对危险度就没有意义了。Logistic 回归在医学研究中广泛使用的原因之一，就是模型直接给出具有临 床实
4、际意义的 OR 值，很大程度上方便了结果的解读与推广。RR与ORRelative Risk(RR)RR_Pev己nt when Exposed_ a/(a+b)Pevent when non-exposed匚/(c+d)Odds Ratio(OR)nn-Pi/(I-Pi)_a/b _ad”2/(l-p2)c/d beA 发病率较小时，OR r RRRR=1-RC+(RCXOR)ORRc：absolute risk in rhe micxposed groupConsidering Rc is small,and OR is near 1.图 1 相对危险度(risk ratio,RR)与 OR
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