Stata做logistic回归.ppt

应用Stata做logistic回归实际生活中经常会遇到因变量只有0和1的二分类变量，不能满足正态性和方差齐性，故不能直接使用线性模型来拟合方程。

Logistic回归正是处理因变量是二分类或多分类变量的一种方法。现已广泛应用于队列研究，病例对照研究和试验性研究，成为分类因变量的首选多变量分析模型。
分类Stata软件专门有一组命令用于做不同类型的logistic回归，例如：logit、blogit、glogit、clogit、mlogit、ologit。
1.Logistic回归例1本例是探讨妇女使用雌激素与患子宫内膜癌之间关系的病例-对照研究资料，见表1
，请计算OR及其95％可信区间。再用logistic回归估计参数，写出回归方程，并说明回归系数与OR的关系。也可以用logit命令可以利用例3做逐步回归pr(#)是剔除变量的P值，pe(#)是选入变量的P值，如果只选pr(#)，则表示用后退法，如果同时选用pr(#)和pe(#)表示逐步法。应用时，为防止计算进入死循环，pr(#)须略大于pe(#)。例如，pe(0.05)，pr(0.051)。
条件logistic回归例4在子宫内膜癌与使用雌激素关系的研究中，运用了1:4的病例-对照研究，配比因素为年龄，共调查了20对，100例。首先，使用ht、est、drug三个变量作条件logistic回归。.clogityhtestdrug,group(match)结果显示，随着剂量的上升，服用雌激素与患内膜癌间的联系也明显上升，呈现出明显的剂量－反应关系。这种关系是否为线性的？dose用哑变量形式是否更好？
xi:clogityhti.dosedrug,group(match)
多类结果的logistic回归用于多类结果的logistic回归的命令是mlogit。例5产后大出血分为两大类：即宫缩乏力性(称为子宫因素)及胎盘因素。在产后大出血与有无妊高症x1及有无人流史x2的关系研究中，将产后出血量<400ml的产妇作为对照，出血量>400ml的作为病例，并分为上述两类，共调查了933人，其中子宫因素出血的155人，胎盘因素出血的33人，对照745人。结果见表5。
本例，结果变量为：
y=0为对照(C类)
y=1为宫缩乏力性产后大出血(A类)
y=2为胎盘因素产后大出血(B类)。
同一变量在不同的logit函数中的效应可能相同，亦可能不同，这可以通过test命令来检验。有序结果的累积比数logistic回归例6南通医学院陈佩珍教授研究了儿童智商等级与其母亲文化程度的关系，共收集了857名儿童的资料，见表6。小结