cox回归分析结果解读
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Logistic回归分析报告结果解读分析
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(包括风险评分的建立)。
2.用Logistic回归估计危险度
所谓相对危险度(risk
COX回归
§13.3 Cox Regression过程
上面给大家介绍的是两种生存分析方法,但它们只能研究一至两个因素对生存时间的影响,当对生存时间的影响因素有多个时,它们就无能为力了,下面我给大家介绍Cox Regression过程,这是一种专门用于生存时间的多变量分析的统计方法。 Cox Regression过程主要用于:
1、 用以描述多个变量对生存时间的影响。此时可控制一个或几个因素,考察其他因素对生存时间的影响,及各因素之间的交互作用。
例13.3 40名肺癌患者的生存资料(详见胡克震主编的《医学随访统计方法》1993,77页)
生存时间 状态 生活能力评分 年龄 诊断到研究时间 鳞癌 小细胞癌 腺癌 疗法 癌症类别 411 126 118 1 1 1 70 60 70 64 63 65 5 9 11 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1.00 1.00 1.00 注:原数据库是用亚变量定义肺癌分类:0,0,0为其它癌;1,0,0为鳞癌;0,1,0为小细胞癌;0,0,1为腺癌。表中的最后一个变量是我加上去的癌症类别,1为鳞癌;2为小细胞癌;3为腺癌;4为其它癌。实践表明结果与用亚变量计算一样。 13.3.1 界面说明
COX回归与logistic回归区别
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回归太好用了,而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说,如果具有某个危险因素,发病风险增加2.3倍,听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反,因变量一定要是分类变量,不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类,也可以是多分类,多分类中既可以是有序,也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析,非条件logistic回归用于非配对资料的分析,也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型,有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。
cox回归,cox回归的因变量就有些特殊,因为他的因变量必须同时有2个,一个代表状态,必须是分类变量,一个代表时间,应该是连续变量。只有同时具有这两个变量,才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析,生存资料至少有两个结局变量,
SPSS—回归—多元线性回归结果分析(二)
SPSS—回归—多元线性回归结果分析(二) 2011-10-27 14:44
,最近一直很忙,公司的潮起潮落,就好比人生的跌岩起伏,眼看着一步步走向衰弱,却无能为力,也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭:“行到水穷处”,”坐看云起时“。
接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容,上一次,没有写结果分析,这次补上,结果分析如下所示: 结果分析1:
由于开始选择的是“逐步”法,逐步法是“向前”和“向后”的结合体,从结果可以看出,最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands\ 建立了模型1,紧随其后的是“Wheelbase\ 建立了模型2,所以,模型中有此方法有个概率值,当小于等于0.05时,进入“线性回归模型”(最先进入模型的,相关性最强,关系最为密切)当大于等 0.1时,从“线性模型中”剔除
结果分析:
1:从“模型汇总”中可以看出,有两个模型,(模型1和模型2)从R2 拟合优度来看,模型2的拟合优度明显比模型1要好一些 (0.422>0.300)
2:从“Anova\可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311,“残差平方和”为153.072,由于总平方和= 回归平方和+残差平方和,由于
Excel回归分析结果的详细阐释
Excel回归分析结果的详细阐释
利用Excel的数据分析进行回归,可以得到一系列的统计参量。下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列(图1)为例给予详细的说明。
图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积(1971-1980)
回归结果摘要(Summary Output)如下(图2):
图2 利用数据分析工具得到的回归结果
1
第一部分:回归统计表
这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下(表1):
表1 回归统计表
逐行说明如下:
Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient),即R=0.989416。
R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient),或称拟合优度(goodness of fit),它是相关系数的平方,即有R2=0.9894162=0.978944。
Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient),计算公式为
(n?1)(1?R2)Ra?1?
n?m?1式中n为样本数,m为变量数,R2为测定系数。对于本例,n=10,m=1,R2=0.978944,代入上
Excel回归分析结果的详细阐释
Excel回归分析结果的详细阐释
利用Excel的数据分析进行回归,可以得到一系列的统计参量。下面以连续10年积雪深度和灌溉面积序列(图1)为例给予详细的说明。
图1 连续10年的最大积雪深度与灌溉面积(1971-1980)
回归结果摘要(Summary Output)如下(图2):
图2 利用数据分析工具得到的回归结果
1
第一部分:回归统计表
这一部分给出了相关系数、测定系数、校正测定系数、标准误差和样本数目如下(表1):
表1 回归统计表
逐行说明如下:
Multiple对应的数据是相关系数(correlation coefficient),即R=0.989416。
R Square对应的数值为测定系数(determination coefficient),或称拟合优度(goodness of fit),它是相关系数的平方,即有R2=0.9894162=0.978944。
Adjusted对应的是校正测定系数(adjusted determination coefficient),计算公式为
(n?1)(1?R2)Ra?1?
n?m?1式中n为样本数,m为变量数,R2为测定系数。对于本例,n=10,m=1,R2=0.978944,代入上
智力测试与结果解读
全省智障儿童康复技术培训班会议资料
智力测试与结果解读
山东大学齐鲁儿童医院杨良政
智力(intelligence)是“个人行动有目的、思维合理、应付环境有效的一种聚集的或全面的才能。所以说全面,是因为人的行为是以整体为特征;所以说聚集,是因为由诸多要素或诸多能力所构成。这些要素或能力虽非完全独立,但彼此之间有质的区别”( Wechsler,1939年)。
关于智力的本质,研究者们一直未有完全相同的见解。但在以下方面还是有着共识:①抽象思考和推理能力;②学习能力;③适应环境的能力;④解决问题的能力。智力测验是对智力水平进行量化的一种心理测量工具,有的智力测验测查的智力功能比较全面,能够计算出智力商数(智商,intelligence quotient, IQ)。
IQ是智力数量化单位,最初由Terman在1916年修订Stanford Binet(S-B)量表时提出。当时,IQ被定义为智龄(MA)与实足年龄(CA)之比,再将商数乘以100(为了避免小数),即IQ=100× (MA/CA),所得结果称为比率IQ。美国著名心理学家Wechsler于1939年编制韦氏智力量表时,用离差IQ概念代替比率IQ。所谓离差IQ是将被试的测验分数与同龄组的人比较所得到的
临床实验室检查结果解读血常规结果解读(一)
血液常规检验是临床上最常用和较重要的检验项目之一,人体在某些生理状况下或发生疾病时,常可引起血液细胞成分发生数量和质量的变化。通过对血液中红细胞、白细胞和血小板数量、白细胞分类及相关参数的变化,对临床有关疾病的诊断、观察疾病的变化及治疗效果具有重要参考价值。
维普资讯
临床实验室检查结果解读血常规结果解读 ( 一)宁平
(中国医科大学附属盛京医院检验科,704 700 )
中图分类号。 4 R4文献标识码: A文章编号 6278 (08 l7— 1520)0 ̄040 6 01-2
围、感染的严重程度、患者的反应能
血时,三少”呈“表现,时白细胞可此少到 l 0/以下,×l L分类时几乎均
力。如感染很局限且轻微,白细胞总数仍可正常,但分类检查时,可见中性粒细胞有所增高;中度感染时,白细胞总数常增高>1 0×1 L, 0/并伴有轻度核左移;严重感染时,白细胞总数常明显增高,可达2 .×1 L 00 0 /
为淋巴细胞,因中性粒细胞严重乃减少所致的淋巴细胞相对增多。小部分急性白血病其白细胞总数不高反而减低,称非白血性白血病,白其细胞可<l 0/分类时也呈淋×l L,巴细胞相对增多,此时只有骨髓检
血液常规检
频率学视角下的网状meta分析及其结果解读
频率学视角下的网状meta分析及其结果解读
自meta分析问世以来,每年发表的文献不断增多,显示出一幅欣欣向荣的景。不用做实验,收集文献,一台电脑,一个数据库即可,省力又省钱,说是临床神技不为过。然而,随着写的人越来越多,普通的meta分析越来越难找到主题,投稿越发的困难。目前,较火的meta分析要算是网状meta了。相对于普通meta,网状meta的优势显而易见。目前,网状meta又可以分为基于贝叶斯理论和频率学理论两大派。贝叶斯的网络meta分析可用winbugs实现,可惜,单独的winbugs并无作图功能,无法给出森林图等图形化结果,目前普遍的方法是结合R软件或stata软件,读取winbugs计算结果进行作图。其次,单独使用R软件也能实现贝叶斯的网状meta分析,缺陷在于只能实现一致性模型,假如结果存在不一致的情况,仍然要借用winbugs计算。Winbugs的缺陷除了不能作图,还存在编程困难的问题,对于医学专业学生来说,编程是一项极为复杂的事,虽然能找到基本代码进行修改,但是如何修改,如何软件的互相调用,也是一大难题,稍有不慎,代码出错极难解决。网状meta的另一个方法是基于频率学派的,此方法只要stata就能完全操作,包括结果的可
回归分析
回归分析 1):变量选择与逐步回归 stepwise(X,y)
stepwise(X,y,inmodel,penter,premove) 课本P317
输入x为候选变量集合的n*k数据矩阵(n是数据容量,k是变量数目),y为因变量数据向量(n维),inmodel是初始模型中包括的候选变量集合的指标(矩阵x的列序数,
默认时设定为全部候选变量),penter是引入变量的显著性水平(默认时庙宇为0.05),premove是剔除变量的显著性水平(默认时设定为0.10)
调查了12名6到12岁正常儿童的体重,身高和年龄,如表,建立回归模型用于 预测从身高和年龄儿童的体重
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 y/kg 27.1 30.2 24.0 33.4 24.9 24.3 30.9 27.8 29.4 24.8 36.5 29.1 x1/m 1.34 1.49 1.14 1.57 1.19 1.17 1.39 1.21 1.26 1.06 1.64 1.44 x2/