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1、LogisticLogistic 回归在医学中应用回归在医学中应用摘要摘要Logistic回归模型是一种概率模型，适合于病例对照研究、随访研究和 横断面研究，且结果发生的变量取值必须是二分的或多项分类。可用影响结果 变量发生的因素为自变量与因变量，建立回归方程。logistic回归分析的特点 之一是参数意义清楚，即得到某一因素的回归系数后，可以很快估计出这一因 素在不同水平下的优势比或近似相对危险度，因此非常适合于流行病学研究。 本文在spss环境下利用logistic回归方法分析南非心脏病与那些因素有关。 关键词关键词：Logistic 回归；心脏病一、引言一、引言Logistic回归（lo
2、gistic regression）属于概率型非线性回归，是分析反应变量为独立分类资料的常用统计分析方法，由于对资料的正态性和方差齐性不做要求、对自变量类型也不做要求等，使得近年来Logistic回归模型在医学研究各个领域被广泛用，如流行病学、病因学的队列研究、病例对照研究，临床诊断的判别模型，治疗效果评价等。Logistic回归在单独面对医学领域日益庞大和复杂多变的数据信息时，往往受到一定的限制，无法使数据信息得到充分利用，应用不当还会得出错误结论。因此随着统计学方法的不断发展和新的统计学方法的出现，Logistic回归在越来越多的医学研究的文献资料中常常不再独自出现，而是与其他方法相互结合
3、取长补短，充分利用资料中的信息，从而得出相对正确的结论。本研究将对近几年Logistic回归在医学研究中与其他方法相互结合及比较应用作简要介绍。Logistic回归模型是一种概率模型，它是以疾病，死亡等结果发生的概率为因变量，影响疾病发生的因素为自变量建立回归模型。它特别适用于因变量为二项，多项分类的资料。在临床医学中多用于鉴别诊断，评价治疗措施的好坏及分析与疾病愈后有关的因素等。心脏病学是研究心脏疾病的医疗学科，它是一门既年轻又古老的医疗学科。古老是因为心脏病学起源较早，年轻是因为心脏病学发展比较缓慢，21世纪以后来取得突飞猛进的发展。心脏病学在医学中占着举足轻重的地位，心脏病学的完善发展将
4、关系到人类的健康。 二、二、logisticlogistic 应用应用（一）（一）数据简介数据简介南非心脏病数据收集了 160 名患心脏病的病人病历数据，对照 组为没有患心脏的正常人 302 名，收集了 10 个相关指标变量，希望 建立病人患心脏病的关系模型。Chd 是目标变量：病人是否患有心 脏病。9 个影响变量为：sbp(收缩压)、tobaccotobacco（累计吸烟量） 、 ldlldl（低密度脂蛋白） 、adiposityadiposity（肥胖指数） 、famhistfamhist（家族心脏 病史） 、obesityobesity（脂肪指标） 、alcohol（酒精量） 、type
5、atypea（A 型行 为） 、ageage（年龄） 。（二）（二）数据分析数据分析D De ep pe en nd de en nt t V Va ar ri ia ab bl le e E En nc co od di in ng g0 1Original Value Internal Value上表为因变量赋值情况。Binary Logistic 过程默认以因变量较大取值的概率P(Y=1)，而不是以P(Y=0)建立模型。1 1、BlockBlock 0:0: BeginningBeginning BlockBlockCCl la as ss si if fi ic ca at ti io
6、 on n T Ta ab bl le ea a, ,b b3020100.01600.065.4Observed chdOverall PercentageStep 0chdPercentage CorrectPredictedConstant is included in the model.a. The cut value is .500b. 首先给出的是模型不含任何自变量，而只有常数项时的输出预测分类结果，此时所观察对象都被预测为未康复，总的预测准确率为65.4。V Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti
7、io on n-.635.09842.2061.000.530ConstantStep 0BS.E.WalddfSig.Exp(B)P值为0拒绝原假设，模型显著。模型中只有常数项的检验结果。V Va ar ri ia ab bl le es s n no ot t i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n17.0941.000 41.5021.000 31.9691.000 29.8351.000 34.2741.000 4.9161.027 4.6291.031 1.8061.179 64.2681.000 109.0399.000sbp tobac
8、co ldl adiposity famhist(1) typeaA obesity alcohol ageVariablesOverall StatisticsStep 0ScoredfSig.该表反映的是如果将现有模型外的各个变量纳入模型，则整个模型的拟合优度改变是否有统计学意义。若将Sbp、tobacco、ldl、adiposity、famhist、typea、obesity、age引入，p值0.05 表明，收缩压、肥胖指数、脂肪指数、酒精量对心脏病无影响；对于变量 tobacco、ldl、famhis、typea、age 的 Wald 检验结果P0.05 表明，累计吸烟量、低密度脂蛋白
9、、家族心脏病史、A 型行为、年龄对心脏病无影响。 3.3.BlockBlock 1:1: MethodMethod = = ForwardForward StepwiseStepwise (Wald)(Wald)V Va ar ri ia ab bl le es s i in n t th he e E Eq qu ua at ti io on n.064.00956.4521.0001.066 -3.522.41671.6561.000.030 .934.21618.6411.0002.545 .060.00946.0671.0001.062-3.759.43773.9501.000.023
10、.083.02610.4221.0011.087 .975.22019.6281.0002.651 .049.00926.6651.0001.050 -3.621.44566.3191.000.027 .083.02610.1391.0011.087 .952.22318.2561.0002.591 .038.01210.1671.0011.039 .055.01030.6471.0001.057 -5.939.88145.4181.000.003 .080.0269.6461.0021.084 .162.0558.6851.0031.176 .908.22616.1831.0002.480
11、.037.0129.3061.0021.038 .050.01024.4451.0001.052 -6.446.92149.0051.000.002age ConstantStep 1afamhist(1) age ConstantStep 2btobacco famhist(1) age ConstantStep 3ctobacco famhist(1) typeaA age ConstantStep 4dtobacco ldl famhist(1) typeaA age ConstantStep 5eBS.E.WalddfSig.Exp(B)Variable(s) entered on s
12、tep 1: age.a. Variable(s) entered on step 2: famhist.b. Variable(s) entered on step 3: tobacco.c. Variable(s) entered on step 4: typeaA.d. Variable(s) entered on step 5: ldl.e. 剔除Sbp、adiposity、obesity，建立chd与 tobacco、ldl、famhist、typea、age 的Logistic回归方程)05. 0037. 0908. 0162. 008. 0446. 6exp(1)05. 0037
13、. 0908. 0162. 008. 0446. 6exp(chdagetypfamldltobagetypfamldltob 三、结论三、结论通过 logistic 回归分析得知，吸烟习惯、肥胖、家族病史和年龄是影响到患心脏病的关键因素。所以，我们要从以下几方面预防心脏病：第一，减肥。肥胖者患心脏病的比例远远高于正常体重的人，特别是“苹果形”身材的人更危险。只要老人减肥35公斤，心脏状况就会有很大改善。同时，专家告诫较胖的老人，不要指望自己一下子变成超级模特，要通过平衡饮食和锻炼逐渐达到减肥的目的。第二，少吃蛋黄。一个普通大小的蛋黄约含胆固醇200毫克。老人胆固醇较高的话，一周最多只能吃两个蛋黄。第三，多运动。每天适度运动20分钟，可使患心脏病的几率减少30%，快走的效果最好。第四，戒烟。吸烟者患心脏病的比例是不吸烟者的两倍。研究发现，戒烟23年后，患心脏病的风险就会降至与不吸烟者一样的水平。第五，注意饮食。平时生活中坚持吃低脂肪食品，如瘦肉和低脂乳制品等。参考文献参考文献1 张文璋 实用现代统计分析方法与 SPSS 应用初稿/2000 年 2 王星非参数统计2006/3/29 中国人民大学出版社
