多因素分析案例.docx

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1、多因素分析 案例案例1某医生为争论乳腺癌彩超血流显像的相关因素，检测了121例乳腺癌患者，其中血流丰富者68个，中等血流者48个，无血流者5个。选择患者的年龄、乳腺癌的大小、组织学分类、导管内癌和浸润性导管癌组织学分级及雌激素受体，孕酮受体等因素，进展了多 因素logistic回归分析。结果显示，对血流程度有影响的因子，其作用从大到小依次为：肿 块大小 OR=5.931，肿块分好程度低分化 OR=4.318，中分化OR=1.681，患者年龄OR=0.949。其余因素对血流程度无影响。问题：本案例中的涉及到了哪些变量？分别属于什么类型？因变量自变量分别是什么？ 本案例可否用直线相关或者回归分析？

2、为什么？在进展多因素logistic回归前，是否应领先进展单因素分析？如何分析？单因素logistic回归分析与多因素logistic回归分析有何区分？能否直接做多因素logistic回归分析？得到logistic回归分析结果后，如何解释？如何应用这个结果？案例 2 某争论者观看了确诊后实行同样方案进展化疗的26 例急性混合型白血病患者，欲了解某种不良染色体是否会影响患者病情的缓解，于是将治疗后 120 天内病症是否缓解作为结果变量 y缓解=0，未缓解=1，有无不良染色体 chr有=1，无作为争论因素，数据收集后具体数据见表 19-5进展一系列统计分析，请结合以下问题，对分析结果进展恰当的评价

3、。1表 19-5 急性混合型白血病患者化疗后观看数据ageblcdchrsextyageblcdchrsexty2800103048101115033111112014810101201350010704810101201390010504910001201400010160541100120042001020550101120421101120157110111604301111201601101109044001040610110400440010190620010160440110120162011011804510001080631100120147001018074001070(1)

4、依据有无不良染色体分组比较缓解率，考虑到例数较小，承受 Fisher 准确概率法， 得到P 值为 0.667，此时的结论如何？2考虑到有无不良染色体并非争论人员可以随机安排的处理，所以比较组之间其它影响患乾缓解的因素不肯定均衡，因而需要考虑平衡其他可能的影响因素的作用。于是该 争论者进一步查阅了相关文献，追加记录了患者的年龄 age岁、骨髓原幼细胞数分组 bl大于等于 50%=1，小于 50%=0、CD34 表达式 cd阳性=1，阴性=0、性别 sex男=1，女=0这几个变量数据见表 19-5，承受多因素 logistic 模型分析，经逐步法近 =0.10 水准得到表 19-6 中的结果。此时

5、的结论又如何？表 19-6 急性混合型白血病患者化疗后观看数据的逐步logistic 回归分析结果回归系数标准误X2自由度P 值RRBl-2.0540.9714.47210.0347.800常数项-1.8720.7606.07310.0140.154综合上述分析过程，你对此项争论的设计、资料收集及统计分析方法的选择有何评论？案例 3 某争论者为探讨帕金森病(PD)与吸烟的关系,承受以人群为根底的病例-比照争论,调查某市 PD 病例共 114 例,以及比照 205 例(性别、民族及居住于与病例相匹配)。承受非条件logistic 回归分析，结果见表 18-12。请依据所供给信息，分析该争论中存在

6、的主要统计学缺陷。表 18-12 PD 与吸烟关系的非条件logisti 回归分析变量回归系数标准误W a l dX 2P 值OROR 的 95%CI性别0.9360.02989.8210.0092.5491.420,4.579年龄0.0300.2994.6120.0321.0310.573,1.852吸烟年限-0.6190.3153.8660.0490.5380.290,0.346喝茶-1.6160.28332.6190.0000.1990.114,0.346饮酒-0.0310.3390.0090.9260.9690.499,1.884案例 4为探讨超重和肥胖对高血压病的影响，2023 年，

7、某争论者承受整群抽样的方法， 对某地 6 个镇 35 周岁以上的常住人口进展高血压普查，同时收集了身高、体重等相关信息。体质指数 BMI25 判为“超重或肥胖”，BMI5 为“正常”；收缩压140mmHg 和或 舒张压90mmHg 判为“高血压”。整理后资料见表 18-13。自变量 X 为体质指数，X=1 表示“超重或肥胖”，X=0 表示“正常”；因变量 Y 为是否患病， Y=1 表示“患病”，Y=0 表示“未患病”。X 对 Y 影响的单因素 logistic 回归结果见表 18-14。请问该二分类单因素logistic 回归所得OR 值与承受 2*2 表所计算的OR 有何关系？表 18-3

8、不同体质指数高血压患病率体质指数调查人数患病未患病患病率XY=1Y=0%病例比照超重或肥胖41481656(a)2492(b)39.92X=1 暴露 正常67921331(c)5461(d)19.60X=0 非暴露合计109402987795327.30Variables in the Equation95.0% C.I.for EXP(B)1Constant-2.415.0691229.3511.000.089a. Variable(s) entered on step 1: X.表 18-4非条件logistic 回归分析结果BS.E.WalddfSig.Exp(B)LowerUpperS

9、atepX1.003.044518.6661.0002.7262.5012.972案例 5某医生在河南平顶山煤矿区人群糖尿病DM现况调查根底上，对筛选出的174例糖尿病病例和 3066 例糖耐量正常者进展以人群为根底的病例-比照争论。调查内容包括性别、年龄、糖尿病史、肥胖、体力劳动、饮酒和饮食等因素，分析目的主要是糖尿病者 是否与肥胖有关。该医生应用单因素的分析方法，分别估量暴露于各危急因素的糖尿病患 病优势比，对优势比假设检验和区间估量。分析结果说明糖尿病患病与年龄、糖尿病史、体质指数BMI、腰臀比值WHR、舒张压、多食高粱豆类、职业体力劳动等的关联有 统计意义。该医生应用非条件 logis

10、tic 回归分析糖尿病发生与各种危急因素的关联性，先做糖尿病患病与逐个因素的单因素 logistic 回归结果摘要在表 18-6 中。然后将单因素分析有统计学意义的危急因素引入多因素 logistic 回归模型进展逐步筛选，筛选结果列在表 18-7 中，结果说明，年龄大、母亲有糖尿病史、同胞有糖尿病史、最重时体质指数 BMI高、腰臀比值WHR高、舒张压高、多食高粱和豆类可能是糖尿病的独立危急因子；职业性 体力活动强度高和多食浅色蔬菜可能是糖尿病患病的独立保护因子。争论：（1） 该争论在设计方面存在什么问题？（2） 该资料的统计分析存在什么问题？（3） 什么因素可能影响糖尿病与肥胖的关系，在该争

11、论设计中存在哪些可能的混杂因素？（4） 如何校正混杂因素的影响？（5） 目前的统计分析程序存在什么问题？（6） 如何应用logistic 回归校正混杂因素的影响？（7） 如何依据争论目的估量校正混杂因素后糖尿病与肥胖的关联？表 18-6 非条件logistic 回归单因素分析结果变量OROR 的 95%CI变量OROR 的 95%CI性别0.520.38-0.71年龄2.442.08-2.87居住年限1.581.24-2.03母亲 DM 史5.933.25-10.82子女有 DM8.952.22-36.08同胞 DM 史4.992.44-10.21现进 BMI3.352.41-4.65最重时

12、BMI4.443.01-6.56现时 WHR5.914.05-8.63饮酒指数0.670.47-0.96职业性体力0.710.63-0.80收缩压3.892.39-6.33活动舒张压3.282.27-4.48大米0.110.03-0.45小米1.641.24-2.18高粱2.961.35-6.52豆类1.471.19-1.82禽肉1.301.02-1.66鲜奶1.521.10-2.10豆制品1.271.03-1.06浅色蔬菜0.510.37-2.74动物油0.780.66-0.91两年前动物0.780.97-0.91月经1.801.38-2.36油表 18-7 非条件logistic 回归多因

13、素分析结果及各危急因子的PAR%值变量回归系数标准误标准回归系数OROR 的 95%CIPAR%年龄0.71340.09000.42422.041.71-2.4480.04母亲 DM 史1.79840.36130.13696.042.98-12.267.19同胞 DM 史0.80690.43490.05322.240.96-5.263.18职业性体力-0.11910.0689-0.09090.890.78-1.02-19.20活动最重时 BMI0.61350.22550.16911.851.19-2.8737.35现进 BMI0.94370.22070.25712.571.67-3.9648.80舒张压0.41110.25070.06701.511.01-2.268.15高粱0.79880.29510.07092.221.25-3.963.20豆类0.22110.11870.07741.250.99-1.5710.63浅色蔬菜-0.69350.1974-0.12020.500.34-0.74-269.54