当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第十五章 logistic回归分析 > 4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析 > Video
同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院老师胡平成
我现在给大家讲述的内容是
配对logistic回归分析
我们来看看配对logistic回归分析
或者条件logistic回归分析
这个资料是一个配对资料
最常用的是每组中有一个病例和若干个对照
接1比M配对研究
一般M要小于等于3
我举一个例子
大家了解什么叫配对资料
比如说病例对照研究
一个病例
两个对照就是1:2的配对研究
对照
我一个病例以后
我找一个对照
我就根据某一些条件去找
比如说我要根据年龄
根据性别来找对照
年龄和病例相同
或者差不多
性别相同
作为这个病例的一个对照
好
我们来看看这个数据显示
我们要看懂这个数据显示
我们来看一看
先看容易的
就是应变量
这是Y这是自变量
当然我们全部危险因素
这里有一个匹配组
这里是一个匹配组
这是1：M的配对
这一个Y等于1
表示病例组
Y等于0
表示对
照组
表示是1：M的配对
好
我们来看看
这些取值
X1是表示第一个危险因素
我们就甩掉了
M个匹配组
我们来稍微看一下
配对logistic回归分析
我们以前p条件多
就是回归分析
我们看看他的一个模型
这个地方是Pi，表示什么意思呢
表示第i层
在一组
危险因素作用下
一组危险因素就是X1、X2......XM,作用下
一个发病的一个概率
βi表示各层的效应
β1、β2......βm
βm表示待估计的一个参数
与（非）条件逻辑的回归模型不同之处
在常数项上，不同匹配组的
β0i 可以各不相同
我们在使用这个模型的时候
我们假定了每一个危险因素的支配能力
在不同的匹配组中是相同的
加的这样的一个条件
好
我们来看一个实例
这是一个喉癌发病的危险因素的研究
它取了六个可能的危险因素
介入了25对数据
各因素的赋值
也就是数量化
从表16-5
可以看出来
资料列于表
16-6
试作
条件logistic逐步回归分析
这是一个配对设计
α入等于0.1
α出等于0.15
赋值
这个是危险因素
咽炎
无
其实我们用一表示无
偶尔有，用
2来表示
经常咽炎用3来表示
吸烟量
这个0他不吸烟
我们用1表示，1到4
用二表示，5到9
用3表示
10到20
用4表示，20以上用,5来表示
声嘶史
就是危险因素，用X3来表示
无是1，
偶尔是2，经常是3
这就是一些自变量
也就是说危险因素的一个赋值
是否患喉癌
患的叫做病例组，是1，对照
Y等于0
这是一个赋值表
把这些数据输到SPSS统计进去
总共是六个危险因素
我们采用的是逐步回归分析
对危险因素进行的筛选
四个进方程
哪四个呢？
这里是吸烟量
X2，这一个有声嘶史是X3，
X4是
生鲜蔬菜摄入量
X6是有癌症家族史
这里是一个得到的
是回归系数
当然是样本的P回归系数
就是标准误，
这是wald卡方值
这是OR值
从这里可以看出来
X4回归系数是一个负的值
从刚才的取值
我们可以看出来
摄取新鲜
蔬菜的量的增加
所以我们的结果的报告
选用的四个危险因素是吸烟量
有声嘶史、有新鲜
蔬菜摄入量
有癌症家族史
其中摄入新鲜蔬菜
为保护因素
因为这个是小于0的
我们就讲到这里
谢谢大家
-1. 医学统计学概述
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-2.统计学的几个基本概念
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-3.医学统计工作的基本步骤
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-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
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-2.集中趋势描述
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-3.离散趋势描述
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-4.正态分布
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-5.医学参考值范围的制度
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-6.常用相对数
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-7.应用相对数的注意事项
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-8.率的标准化法
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-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
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-2.t分布
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-3.总体均数的估计
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-4.假设检验的基本原理与步骤
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-5.t检验
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-6.假设检验的注意事项
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-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
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-第二节 完全随机设计资料的方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的方差分析
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-第四节 多个样本均数间的多重比较
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-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
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-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
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-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
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-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第二节 生存率的估计与生存曲线
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-第三节 生存率的比较
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第四节 判别分析-Bayes判别法与逐步判别
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
