如何進(jìn)行條件logistic回歸分析

在流行病的病例—對(duì)照研究中，為控制一些重要的混雜因素，常把病例組和對(duì)照組按照年齡、性別等因素進(jìn)行配對(duì)，該法能很好地控制混雜因素對(duì)研究結(jié)果的影響。

        一般地，病例組與對(duì)照組的匹配形式為1：n （n<=3），常見的為 1:1 。

某北方城市研究喉癌發(fā)病的危險(xiǎn)因素，用1:2 配對(duì)的病例-對(duì)照研究方法進(jìn)行了調(diào)查?，F(xiàn)選取了6個(gè)可能的危險(xiǎn)因素并截取了25對(duì)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)賦值情況

數(shù)據(jù)視圖

①數(shù)據(jù)類型：因變量Y為二分類變量，6個(gè)自變量均為分類變量。

②病例：對(duì)照 為1:2 

③分析方法：SPSS中無專門處理?xiàng)l件logistic回歸分析的菜單操作，但很多學(xué)者推薦采用cox回歸分析（后期我們將介紹SAS的處理方法）。

     

手把手教你      

【1】生成新變量TIME，

轉(zhuǎn)換——計(jì)算變量——{TIME  = 2 - y  }，這是常用的一種方法，使得病例組生存時(shí)間為1，對(duì)照組生存時(shí)間為2 。

【2】進(jìn)行 { cox 回歸分析 }

詳細(xì)過程  ???  Cox回歸分析

【3】分析——生存函數(shù)——cox回歸

【4】TIME選入“時(shí)間”，y選入“狀態(tài)”——定義事件的單值為1，計(jì)算方法選用“向前 Wald”，需將配對(duì)號(hào) i 選入 “層”

     

結(jié)果分析      

詳細(xì)解析可參考{  Cox回歸分析  }

①模型系數(shù)的似然比檢驗(yàn)

-2lnL = 16.112 ， 模型似然比檢驗(yàn)卡方值為28.397，P<0.001，模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可以認(rèn)為所建立的logistic回歸方程有意義。

②條件logistic回歸分析的參數(shù)估計(jì)等

步驟4：

以檢驗(yàn)水準(zhǔn) α = 0.05 ， 自變量 X2、X3、X4、X6最終被選入模型，且X2、X3、X6為危險(xiǎn)因素，X4為保護(hù)因素。X6的顯著性與檢驗(yàn)水準(zhǔn)很接近，實(shí)際研究中可以適當(dāng)放寬要求或根據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)是否納入。以自變量X6為例 ，P=0.052，，OR=37.793，即有癌癥家族史是無癌癥家族史患喉癌風(fēng)險(xiǎn)的37.793倍。