cox回归分析SPSS操作

§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

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操作方法之五

SPSS操作方法：逻辑回归

例证8.3: 在一次关于公共交通的社会调查中,一个调查项目是“乘公交车上下班,还是骑自行车上下班”因变量Y=1表示乘车，Y=0表示骑车。自变量X1表示年龄；X2表示表示月收入；X3表示性别，取1时为男性，取0时为女性。调查对象为工薪族群体。数据见下表：试建立Y与自变量之间的Logistic回归。 表8-4 序号 性别 年龄 1 0 18 2 0 21 3 0 23 4 0 23 5 0 28 6 0 31 7 0 36 8 0 42 9 0 46 10 0 48 11 0 55 12 0 56 13 0 58 14 1 18 月收入 850 1200 850 950 1200 850 1500 1000 950 1200 1800 2100 1800 850 y 序号 性别 年龄 0 15 1 20 0 16 1 25 1 17 1 27 1 18 1 28 1 19 1 30 0 20 1 32 1 21 1 33 1 22 1 33 1 23 1 38 0 24 1 41 1 25 1 45 1 26 1 48 1 27 1 52 0 28 1 56 月收入 1000 1200 13

回归分析习题

1通常用来评价商业中心经营好坏的一个综合指标是单位面积的营业额，它是单位时间内(通常为一年)的营业额与经营面积的比值。对单位面积营业额的影响因素的指标有单位小时车流量、日人流量、居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分。这几个指标中车流量和人流量是通过同时对几个商业中心进行实地观测而得到的。而居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分是通过随机采访顾客而得到的平均值数据。（数据集wyzl4_2中存放了从某市随机抽取的20个商业中心有关指标的数据，利用该数据完成下列工作 （1）研究变量间的相关程度。（其余6个变量与“单位面积年营业额”间的相关程度，其余6个变量之间的相关程度）；

（2）由（1）的结论建立“单位面积年营业额”与和其线性相关程度最高的变量的一元线性回归方程；

（3）采用逐步回归方法建立“单位面积年营业额”的预测公式。

表 20个商业中心有关指标的数据

商业中单位面积年每小时机日人流居民年消对商场环对商场对商场商心编号 营业额(万动车流量量 (万费额(万境满意度设施满品丰富程x4 元/平方(万辆)x1 人)x2 元

回归分析习题

1通常用来评价商业中心经营好坏的一个综合指标是单位面积的营业额，它是单位时间内(通常为一年)的营业额与经营面积的比值。对单位面积营业额的影响因素的指标有单位小时车流量、日人流量、居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分。这几个指标中车流量和人流量是通过同时对几个商业中心进行实地观测而得到的。而居民年平均消费额、消费者对商场的环境、设施及商品的丰富程度的满意度评分是通过随机采访顾客而得到的平均值数据。（数据集wyzl4_2中存放了从某市随机抽取的20个商业中心有关指标的数据，利用该数据完成下列工作 （1）研究变量间的相关程度。（其余6个变量与“单位面积年营业额”间的相关程度，其余6个变量之间的相关程度）；

（2）由（1）的结论建立“单位面积年营业额”与和其线性相关程度最高的变量的一元线性回归方程；

（3）采用逐步回归方法建立“单位面积年营业额”的预测公式。

表 20个商业中心有关指标的数据

商业中单位面积年每小时机日人流居民年消对商场环对商场对商场商心编号 营业额(万动车流量量 (万费额(万境满意度设施满品丰富程x4 元/平方(万辆)x1 人)x2 元

多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法（Multi factor line regression method，多元线性回归分析法）

目录 [隐藏] ? ? ? ? o 1 多元线性回归分析预测法概述 2 多元线性回归的计算模型[1] 3 多元线性回归模型的检验[1] 4 多元线性回归分析预测法案例分析 4.1 案例一:公路客货运输量多元线性回归预测方法探讨[2] ? ? 5 相关条目 6 参考文献 [编辑]

多元线性回归分析预测法概述

在市场的经济活动中，经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况，也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分，或者有的因素虽属次要，但也不能略去其作用。例如，某一商品的销售量既与人口的增长变化有关，也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的，需要采用多元回归分析预测法。

多元回归分析预测法，是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析，建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时，称为多元线性回归分析。 [编辑]

多元线性回归的计算模型[1]

一元线性回归是一个主要影响因素作为

回归分析

第七章

回归分析

7.1 回归分析的概念 7.2 一元线性回归分析 7.3 多元线性回归分析 7.4 曲线估计 7.5 二项Logistic回归分析

回归分析

回归分析的概念

寻求有关联(相关)的变量之间的关系 主要内容：

从一组样本数据出发，确定这些变量间的定量关系 式 对这些关系式的可信度进行各种统计检验 从影响某一变量的诸多变量中，判断哪些变量的影 响显著，哪些不显著 利用求得的关系式进行预测和控制

回归分析

回归分析的模型

按是否线性分：线性回归模型和非线性回归模型 按自变量个数分：简单的一元回归，多元回归 基本的步骤：利用SPSS得到模型关系式，是否是我们所要的，要看回归方程的显著性检验(F检验)和回归系数 b的显著性检验(T检验),还要看拟合程度R2 (相关系数 的平方,一元回归用R Square,多元回归用Adjusted R Square)

回归分析

回归分析的过程

在回归过程中包括：

Liner:线性回归 Curve Estimation:曲线估计 Binary Logistic: 二分变量逻辑回归 Multinomial Logistic:多分变量逻辑回归

相关分析与回归分析

一、试验目标与要求

本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括：

(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析

(2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。 ? 参数α、β的估计

? 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验（t－检验）；回归

方程显著性检验（F－检验）。

二、试验原理

1．相关分析的统计学原理

相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。

2．回归分析的统计学原理

相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。

线性回归数学模型

、多选项分析

一)问卷中多选项问题的分析

多选项问题的分解通常有2中方法：1、多选项二分法(MultiPIe DiChOtOmieS MethOd );

2、多选项分类法( Multiple Category Method)。

1、多选项二分法( MultiPle DiChOtOmieS MethOd )；

多选项二分法是将多选项问题中的每个答案设为一个SPSS变量，每个变量只有0或

1 两个取值，分别表示选择个该答案和不选择该答案。

按照多选项二分法可以将居民储蓄调查中村 (取)款目的这个多选项问题分解为十一个问题，并设置十一个SPSS变量。

2、多选项分类法( MultiPle CategOry MethOd )

多选项分类法中，首先应估计多选项问题最多可能出现的答案个数；然后，为每个答案设置一个SPSS变量，变量取值为多选项问题中的可选答案。

按照多选项分类法可将居民储蓄调查中存 (取)款目的这个多选项问题分解成三个问题(通常给出的答案数不会超过三个)，并设置三个SPSS变量。

以上两种分解方法的选择考虑是否便于分析和是否丢失信息两个方面。多选项二分法分解问题存在较大的信息丢失，这种方式没有体现选项的顺序，如果问题存在顺序则适合采用分类法。

同时注意自己需要的

SPSS作业6：回归分析

（一） 回归分析

多元线性回归模型的基本操作：

（1）选择菜单Analyze－Regression－Linear；

（2）选择被解释变量（能源消费标准煤总量）和解释变量（国内生产总值、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均电力消费、能源加工转换效率）到对应框中；

（3）在Method框中，选择Enter方法；

在Statistics框中，选择Estimates、Model fit、Covariancematrix、Collinearity diagnostics选项； 在Plots框中，选择ZRESED到Y框，ZPRED到X框，再选择Histogram和Normal plot； （4）选择菜单Analyze－Non Test－1-Sanple K-S; 选择菜单Analyze－Correlate－Brivariate; 结果如下：

Regression

能源消费需求的多元线性回归分析结果（强制进入策略） （一） Model Summary bModel 1 R .990 aR Square .980 Adjusted R Square .973 Std. Error of the Estimate