危險度分析和Logistic回歸講授：王柏松1整理課件危險度分析相對危險度(relativerisk)簡記為RR,人群總體中暴露于某因素者的發(fā)病率P1與不暴露于某因素者的發(fā)病率P0之比值稱為該因素對于該疾病發(fā)病的相對危險度。所比較的是病例組和對照組中暴露者比數(shù)(odds),兩個比數(shù)之比值稱為比數(shù)比(oddsratio)。在發(fā)病率較低的疾病中可由比數(shù)比來近似地估計相對危險度。2整理課件RR與OR的計算RR＝P1/P0比數(shù)(odds),某事件發(fā)生的概率和不發(fā)生的概率之比。Odds=P/（1-P）病例組中暴露的比數(shù)=[a/(a+b)]/[b/(a+b)]=a/b對照組中暴露的比數(shù)=[c/(c+d)]/[d/(c+d)]=c/d兩個比數(shù)之比值稱為比數(shù)比：OR(oddsratio)。病例組中暴露的比數(shù)與對照組中暴露的比數(shù)之比值

OR=[a/b]/[c/d]=ad/bc3整理課件危險度分析2有時在分析某危險因素與疾病之間的關(guān)系時,有些額外因素會對所分析的問題起干擾作用,這些額外因素就稱為混雜因素。它能部分甚至全部掩蓋危險因素與疾病之間的真實關(guān)系,故必須設(shè)法排除。例如要研究衛(wèi)生狀況與某傳染病發(fā)病之間的關(guān)系,但傳播可能與居住密度有關(guān),故居住密度對所研究的問題就成為一個混雜因素,如果結(jié)論中未排除該因素之干擾,將影響推斷之可靠性4整理課件危險度分析3分層分析步驟：（1）計算各層的比數(shù)比，作顯著性檢驗。（2）檢驗各層的總體比數(shù)比是否相同。如差異有統(tǒng)計學(xué)意義，結(jié)束。（3）如差異無統(tǒng)計學(xué)意義，計算公共比數(shù)比。（4）檢驗公共比數(shù)比和1之間的差異是否有統(tǒng)計學(xué)意義。5整理課件SPSS中的實現(xiàn)AnalyzeDescriptiveStatisticsCrosstabsStatistics對話框中選取Risk選項，分層分析另外選取CochransandMantel-haenszelstatistics選項。

6整理課件Logistic回歸數(shù)據(jù)：因變量為二值變量。統(tǒng)計量：回歸系數(shù)，比數(shù)比等。較大值代表終點事件應(yīng)用：7整理課件Logistic回歸的應(yīng)用1.在隊列研究中用于預(yù)測把各協(xié)變量代入方程，得到P值，即發(fā)病的概率。2.因素分析分析哪些因素（協(xié)變量）對疾病的發(fā)生有顯著作用。對各偏回歸系數(shù)作顯著性檢驗，如顯著，則說明在排除其它因素的影響后，該因素與發(fā)病有顯著關(guān)系。8整理課件Logistic回歸的應(yīng)用23.求各因素在排除其它因素的影響后，對于發(fā)病的相對危險度（或比數(shù)比）如某因素Xi的偏回歸系數(shù)為bi，則該因素Xi對于發(fā)病的比數(shù)比為exp(bi)(1)當(dāng)Xi為二值變量時，如吸煙（1=吸，0=不吸）exp(bi)為吸煙對于發(fā)病的比數(shù)比9整理課件Logistic回歸的應(yīng)用3（2）當(dāng)Xi為等級變量時，如吸煙（0=不吸，1=少量，2=中等，3=大量）。exp(bi)為每增加一個等級，發(fā)病的相對危險度如大量對于不吸其發(fā)病的相對危險度為：exp(3bi)（3）當(dāng)Xi為連續(xù)變量時，如年齡（歲）exp(bi)為每增加一歲時，發(fā)病的相對危險度如60歲相對于35歲其發(fā)病的相對危險度為exp(25bi)10整理課件Logistic回歸的應(yīng)用44.比較各因素對于發(fā)病的相對重要性比較各標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)bi’絕對值的大小，絕對值大的對發(fā)病的作用也大。5.考察因素之間的交互作用如考察XL和XK之間的交互作用是否顯著，再增加一各指標(biāo)：XLK=XL*XK，如其偏回歸系數(shù)bLK顯著，則XL和XK之間的交互作用顯著。6.Logistic回歸也可用于二類間的判別分析。11整理課件SPSS中的實現(xiàn)AnalyzeRegressionBinaryLogistic