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1、 我们要讨论的是 SPSS建立方程 检验方程总体和各自变量的统计学意义 自变量的筛选 Case的剔除（强影响点） 共线性诊断多元统计方法z线性回归zLogistic 回归v注：完全可以用于单因素分析，从这一点也可以看出统计学的 方法是相通的。vSPSS无法进行条件Logistic回归 ，就像sas没有专门针对配对 资料的语句一样，任何统计软件均有局限性。建立方程的 计算量很大 ，一般需软 件完成。前 人手工计算 这两种回归 （借助科学 计算器）， 精神可嘉80 年代，一个 Logistic回归即 使用计算机，计 算的时间也以天 计。调整或控制z多变量的控制或调整法就是同时记录可 能有影响的因素
2、，把他们与可能的危险 因素一起作分析z单因素分析有统计学意义，多因素分析 没有意义的解释,举例zIn univariate analysis, the family histories of SAH and ICH were positively associated with each of the subtypes of stroke. whereas after adjustment for potential risk factors, family history of ICH no longer showed a significant association with haema
3、toma.单因素分析有意义，多因素没有意义的解释zFamily history of intracerebral haematoma was not an independent risk factor for haematoma, but it might be a good predictor, which indirectly influences the pathogenesis of intracerebral haematoma via certain hereditary components such as hypertension, and even lifestyle fa
4、ctors such as alcohol consumption. zIs family history an independent risk factor for stroke? zJ Neurol Neurosurg Psychiatry. 1997 Jan;62(1):66-70.多元线性回归多元线性回归（简单步骤）（简单步骤）指标多，难以理解。在 计算自动化时代，这是 回归的难点，我们不懂 如何判断我们的模型的 好坏回归的实际应用z在影响因素分析中一种是探索模式，在回归模型中探索所 有可能的自变量与应变量的关系一种是控制模式，即控制混杂因素的影 响后者对回归模型的要求要小的多，不出
5、现异 常情况，可仅对模型拟合稍作考虑。SPSS菜单zanalyze-regression-linear变量的数量化变量的数量化（1）自变量为连续型变量 ：必要时作变换（2）自变量为有序变量：依次赋值，如疗 效好中差，可分别赋值3、2、1（3）自变量为二分类：如令男1，女0（4）自变量为名义分类：需要采用哑变量 （dummy variables）进行编码 名义分类变量的哑变量化名义分类变量的哑变量化假如职业分类为工、农、商、学、兵5 类，则可定义比分类数少1个，即4个哑变 量。编码方法如下：数据格式回归的一些定义应变量（dependent variable)自变量（ independent va
6、riable）偏回归系数 pertial regression coefficient常数项b0决定系数 determination coefficient，R square共线性 collinearity：自变量间存在着线性关系yi=b0+b1x1i+b2x2i+bnxni回归方程的建立z就是求解b0和bi的过程z矩阵的各种计算（求解线性方程）zSPSS的实现：analyze-regression-linear将回归方程中的所有自变量作为一个整体来 检验他们于应变量之间是否具有线性关系， P,说明Logistic方程总体有意义，借用线性的解释来说将回归方程中的所有自变量作为一个整体来检 验他们于应变量之间是否具有线性线性关系， P,!参考书目z孙振球，医学统计学（供研究生用）. 人民卫生出版社，2002，第一版。z孙尚拱，医学多变量统计与统计软件. 北京医科大学出版社. 2000，第一版.z刘润幸，医学统计学方法与应用(上、 下册). 2001. 第一版.z倪宗瓒，卫生统计学. 2001.第四版网上资源zhttp:/ /spssfaqspssfaq. .htmhtm
