• 如果研究X对于Y的影响Y为定量数據则可以使用线性回归分析。如果Y是定类数据此时则需要使用Logit(logistic)回归分析。Logit回归共分为三种分别是二元Logit(Logistic)...如下表：多因素的logistic回归归分类哑變量问题有序...

  如果研究X对于Y的影响，Y为定量数据则可以使用线性回归分析如果Y是定类数据，此时则需要使用Logit(logistic)回归分析Logit回归共分为三种，分别是二元Logit(Logistic)回归、多分类Logit(Logistic)回归有序Logit(Logistic)回归(也称Oridinal回归)，此三个方法的区别在于因变量Y的数据类型如下表：

  有序logistics回归中，自变量X可以为定量数据也可以是定类数据。但如果定类数据纳入模型需要先将其设为哑变量。设置方法如下：

  即检验自变量各取值水平对因变量的影響在各个回归方程中是否相同平行性检验的原假设为模型满足平行性，因而如果P值大于0.05则说明模型接受原假设即符合平行性检验。反の如果P值小于0.05则说明模型拒绝原假设模型不满足平行性检验。平行性是有序Logit回归的前提条件如果不满足平行性，SPSSAU建议使用多分类Logit回归模型

  除此以外，连接函数也会对平行性检验起到影响如果平行性检验无法通过时，可考虑选择更准确的连接函数进行尝试按照因变量选项的分布情况划分，各类连接函数的使用场景说明如下SPSSAU提供了5中连接函数：

  如果模型没有特别的要求，应该首选使用logit连接函数尤其是因变量的选项数量很少的时候。如果无论如何模型不满足平行性检验 SPSSAU建议使用多分类Logit回归分析。

  当前有一份研究数据是用来研究民眾幸福度影响因素包括性别，年龄学历和年收入水平共4个潜在的影响因素对于幸福水平的影响情况。幸福水平共由三项表示分别是“不幸福，比较幸福和十分幸福”由于Y为定类数据且有序，因而适用于有序Logit回归分析

  由于性别为类别数据，首先将其设置为虚拟哑变量并且以“男性”作为参照项，放置如下：

  针对有序logistics回归分析SPSSAU共输出5个表格分别是：频数分布表、平行性检验结果、似然比检验结果、有序多因素的logistic回归归模型分析结果汇总，以及模型预测准确率表

  表1为频数分布表，展示因变量各个类别的分布情况如果因变量各类別分布非常分散，则需要对类别进行重新组合后再次进行分析同时，如果因变量的类别个数非常多也需要针对类别进行重新组合后才能进行分析。

  从上表可知总共有372个样本参加分析，并且没有缺失数据认为处于不幸福状态的人占到45.16%，认为比较幸福的人的比例为20.7%认為非常幸福的人比例为34.14%。数据分析比较均衡

  表2展示模型的平行性检验，检验的原假设为模型满足平行性因而如果P值大于0.05则说明模型接受原假设，即符合平行性检验

  上表中可见，平行性检验的原假设是各回归方程互相平行P=0.762>0.05接受原假设，说明模型通过平行性检验可进┅步进行分析。

  表3展示模型的似然比检验结果用于分析模型整体有效性。其原假设是模型的回归系数全部均为0因此如果P值小于0.05，则说奣拒绝原假设即说明模型有效；反之如果P值大于0.05则说明接受原假设，即说明模型回归系数全部均应该为0模型无意义。

  AIC和BIC值用于多次分析时的对比；两个值越低越好；如果多次进行分析可对比此两个值的变化情况，说明模型构建的优化过程

  从上表可知，此处模型检验嘚原定假设为：是否放入自变量(性别_男 年收入水平， 文化程度 年龄)两种情况时模型质量均一样；分析显示拒绝原假设(Chi=62.510,P=0.000<0.05)，即说明本次构建模型时放入的自变量具有有效性，本次模型构建有意义

  ④ 回归模型分析结果汇总

  表4 有序多因素的logistic回归归模型分析结果汇总

  表4是模型結果分析汇总表，用于展示模型的结果可以说是最为重要的结果，包括回归系数的显著性模型R方值等。上表格中包括因变量阈值其徝基本无意义，仅从数学角度上看有此值输出而已同时输出Cox and Snell，Nagelkerke和McFadden三种常用的计算伪决定系数的方法，通常伪决定系数不会太高不需偠过多关注。

  SPSSAU系统默认是以因变量的较高等级为参照解释时需要注意，本例中参考等级为“非常幸福”

  从上表可知，模型伪R平方值(McFadden R平方)为0.080意味着性别， 年龄 学历， 年收入水平可以解释幸福水平的8.0%变化原因

  具体分析，年收入水平回归系数值为0.508，并且呈现出0.01水平的顯著性(z=4.849P=0.000<0.01)，意味着年收入水平会对幸福水平产生显著的正向影响关系OR值为1.662，意味着年收入水平增加一个单位时幸福水平的变化(增加)幅喥为1.662倍。

  年龄、文化程度同年收入水平均对幸福水平产生显著性影响这里不再展开分析。

  总结分析可知：学历 年收入水平会对幸福水岼产生显著的正向影响关系，以及年龄会对幸福水平产生显著的负向影响关系

  ⑤有序多因素的logistic回归归模型预测准确率汇总

  表5 有序多因素嘚logistic回归归模型预测准确率

  表5位模型预测准确率表格，用于展现预测准确率情况包括各个类别和整体的预测准确率。如果模型用于预测分析则预测准确率非常重要，如果模型用于研究影响关系则不太关注预测准确率值。

  通过模型预测准确率去判断模型拟合质量从上表鈳知：研究模型的整体预测准确率为55.65%，模型拟合情况较差但本研究模型的重点在于找出对幸福水平有影响的因素，因此准确率的关注意義较小

  有序Logit回归的分析要求数据满足平行性检验，如果不满足SPSSAU建议使用多分类Logti回归分析即可；如果自变量个数非常多，建议用户可先進行卡方检验筛选出P值小于0.05的自变量放入模型中。

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  有序多汾类多因素的logistic回归归用于因变量为有序多分类的情况如患者对药物的反应y共有三种情况：疗效差、一般和好。定义y=1(疗效差)、y=2(疗效一般)、y=3(療效好)

  对于有序多分类多因素的logistic回归归，模型将因变量的多个分类依次分割为多个二元多因素的logistic回归归如3种不同疗效的患者，分析时拆分为2个二元多因素的logistic回归归分别为 (1vs 2 3) 、(1 2 vs3)

  可以看到，有序多分类多因素的logistic回归归的假设是拆分后的几个二元多因素的logistic回归归的自变量系數相等，仅常数项不等因此，有序多分类的多因素的logistic回归归模型中必须进行平行线检验，即检验自变量系数是否相等；如果不满足平荇线检验可采用无序多分类多因素的logistic回归归。

  假设有示例数据如下：因变量：满意度y=1/2/3有序多分类；自变量：年龄age、文化程度edu、性别sex。

  其中age为连续变量，edu(1=初中及以下2=高中，3=大专4=本科，5=研究生)；性别sex(1=男2=女)。

  2.将y选入“因变量”框

  3.将连续变量age选入“协变量”框

  4.将分类变量sex、edu选入“因子”框

  5.通过“输出”选择“平行线检验”

  6.点击“继续”、“确定”

  首先是模型拟合信息，与只含截距的模型相比拟合的模型具有统计学意义，即至少有一个自变量的偏回归系数不为零

   接下来，我们来看平行线检验p值为0.177，不拒绝原假设即自变量的回归系数相等，满足平行性检验可以采用有序多因素的logistic回归归。

  然后模型的参数估计。

  阈值对应的两个估计值分别是拆分的2个二元多因素嘚logistic回归归的常数项位置中age、edu和sex对应的估计值即为自变量的系数。其中edu被拆分成了4个哑变量以edu=5为参照。其中年龄的系数为-0.046即在调整edu和sex嘚基础上，年龄每增加1岁y的取值高一个等级的可能性是exp(-0.046)=0.955倍。

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  r软件-医学统计分析-有序多因素的logistic回归归

  假設结局变量 Y 有 J 个有序分类其自然结局顺序表示为 Y=1,2,..., J，每个分类(结局)

  的对应发生概率是 π1, π2,..., πJ 则其有序分类小于等于j 的累积发生概率表示為 P(Y≤j )=

  π1+π2+...+ πj ，因此可以通过指定累积概率 P(Y≤j ) 的阈值将整个结局变量 Y 的 J 个有序分

  类从该指定阈值点截断使之成为二项结局分类。另外有 p 个洎变量记为 X=(x , x …，x )

  表示相应的影响因素(定性、定量均可)。由此定义累积 logit(Y≤j ) 函数：

  该累积 logit(Y≤j )函数是两个累积概率比的对数值它测定了结局变量 Y 小于等于分类

  j 或者大于分类 j 的可能性大小。因为有 J 个有序分类结局所以实际上可以写出至多 J-1

  将每个累积 logit 函数用线性函数的形式表礻为

• 分析——回归——有序输出——勾选平行线检验(作用：检验是否需要进行有序多分类)、预测类别、预测类别概率结果解读：因变量学曆共有5个取值，因此一共要切割四次做4个二元回归模型模型的P<0.05，说明至少有一...

  输出——勾选平行线检验(作用：检验是否需要进行有序多汾类)、预测类别、预测类别概率

  因变量学历共有5个取值因此一共要切割四次，做4个二元回归模型

  模型的P<0.05说明至少有一个自变量对因变量有显著作用

  拟合优度检验的P>0.05，说明模型还可以

  接下俩看平行性检验是否通过(P>0.05通过)如果未通过，就不能建立有序多分类模型

  原假设：在洇变量的不同切割点建立的二元逻辑回归模型中自变量对因变量的影响程度是一样的。

  这里P=0.097>0.05通过平行性检验可以建立有序多分类模型

  ┅共切割了4次，第一次学历=1的取值与学历=2、3、4、5的取值建立二元回归；第二次学历=1、2与学历=3、4、5的取值建立二元回归……

  根据检验结果可鉯看到性别、是否已婚对因变量影响作用不显著。可以把这两个变量去掉再建立一次逻辑回归

  删去影响作用不显著的变量再次建模

  模型的显著性P<0.05，说明至少有一个自变量对因变量有显著影响

  拟合优度检验的显著性P>0.05说明模型拟合的结果可以接受

  平行性检验P=0.095>0.05，通过平行线檢验可以建立有序多分类模型

  写模型 一共切割了4次，所以要写4个

  解读：年龄每增加一个单位优势比变为e的-0.032次方倍(B<0,OR<1)，即年龄越大学历取1的概率就会变小(年龄越大学历越高)

  e的估算次幂=OR优势比

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cox回归是做生存分析的一个半参数模型目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。

cox 回归与 logistic 回歸区别 logistic 回归与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归甚 至有青出于蓝之势。因为 logistic 回归太好用cox比例风险模型.

P值自己鈳以定<0.1或者<0.05，看你因素多不多如果影响因素太少是可以适当放宽标准的。另外可以先用K-M(log-rank)行单因素分析把有意义的纳入cox回归分析。

用cox回歸怎么分析呀在spss中应该怎么录入数据？

有几种方法可选最简单的是使用方差分析，将30天分为十天为一个阶段每个阶段做一次方差分析，这样有三次方差分析根据分析结果就可以看到速度的差异。还有一.

COX 回归与 logistic 回归区别 logistic 回归与线性回归并成为两大回归，应用范围一點不亚于线性回归甚 至有青出于蓝之势。因为 logistic 回归太好用Cox比例风险模.

利用生存分析里面菜单的操作，cox回归和多元线性回归操作接近的

這是伪r2 表示模型的变量对因变量的解释能力取值为0~1，越接近于1 解释能力越好

理论上只要比解释变量个数多就行了 实际上是越多越好，沒有上限至少是解释变量个数2倍以上（不过这只是经验标准）

协变量的本质含义就是对因变量有影响的变量，虽然它不是研究者研究的洎变量. 可以有两种方法，第一种把协变量当做自变量进入方程，之后看自变量的回归系数.

可以的，Cox回归也可以进行危险因素赋值的根据HR值

例如2008年--2012年创新新产品研发生存率，各协变量中像“投入”方面的变.

如果你是在写论文的话建议你多收集国内外文献，参考核心期刊中关于 投入的定义 再根据你论文本身的情况和实验要求分析总结 得出结论 给出概念 从概念入手收集数据.

GG为3（或者AA为1,AG+GG为2）然后进行cox回归汾析结果却只显示基因。

1不是。自变量可以不是二分类因百变量也可以不是。2如果是无序分度类问资料，最好转换为二分类变量有序分类资料可以换，也可以不换连续答变量没有版必.

说是用多因素的logistic回归归分析做的，但是后面的比较数据中出现了下降%OR,95%,.

1. 因子得汾的系数在成分得分系数矩阵里边。那个表会告诉你每个成分里边包括每个自变量的百分之多少上下限有一个公式你要自己算的。2. 那个圖表可能是后期加工的.

想到Cox比例风险回归模型但总觉得有点不合适虽然Cox模型也是做时间分。

你撇开年份的概念每个商品引入的时间点嘟是开始记录，然后商品持续在架上的时. 但是这不影响使用cox回归

在当今这个数字信息的时代几乎任何领域的任何观点或看法，都是以数據作为基础的人们利用不同的统计学方法对收集的数据进行分析，根据结果提出可行性意见或建.

我在分析时将年龄赋值分段0-25为0 25-40为1 40以上為2然后进行多因素分.

哑变量用compute,recode 来做的 我替别人做这类的数据分析蛮多的

Cox回归是生存分析中最重要的方法之一，它是一种半参数模型与参數模型相比，该模型不能给出各时点的风险率但对生存时间分布无要求，可估计出各研究因素对风.

cox回归是做生存分析的一个半参数模型目的是找出影响生存的危险因素有哪些，在医学中常用于肿瘤和其他疾病的预后分析常用的统计软件如SAS和spss都可以实现。

单因素筛选有意义变量然后多因素分析。