1、問題與數(shù)據(jù)

為了探討基因X突變與惡性腫瘤Y不同組織類型發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，某醫(yī)生設(shè)計(jì)了一項(xiàng)病例對(duì)照研究。該醫(yī)生納入所在科室一年收治的145名該惡性腫瘤患者，并從醫(yī)院體檢數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選擇了100名未患該腫瘤的體檢者作為對(duì)照。相關(guān)信息整理成表1：

表1 各病例組織類型與突變情況

變量賦值情況如表2：

表2 變量及變量賦值情況

2、對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的分析

該研究中，“病例”與“對(duì)照”的關(guān)系不再是簡(jiǎn)單的“患病”與“不患病”，而是病例分為四類（本例中包含對(duì)照組共四類），且各類別無(wú)次序關(guān)系?；蛘哒f(shuō)，因變量Y不再是二分類的，而是無(wú)序多分類的。通過無(wú)序多分類的Logistic回歸分析可以將三種不同組織類型的病例分別與對(duì)照組進(jìn)行對(duì)比，分別得到基因X突變與三種腫瘤組織類型的暴露-風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系。

3、SPSS分析方法

A. 數(shù)據(jù)錄入SPSS

若數(shù)據(jù)格式如表1所示，則首先在SPSS變量視圖（Variable View）中新建三個(gè)變量：ID代表患者編號(hào)，Y代表組織類型，X代表是否突變，賦值參考表2.

然后在數(shù)據(jù)視圖（Data View）中錄入數(shù)據(jù)。

B. 選擇Analyze → Regression → Multinomial Logistic

C. 選項(xiàng)設(shè)置

將變量Y選入因變量（Dependent）位置，變量X選入因子（Factors）位置。如果自變量中還有連續(xù)型變量，則需要放入?yún)f(xié)變量（Covariate）位置。由于因變量Y有多個(gè)分類，而無(wú)序多分類Logistic回歸的原理是先指定一個(gè)類別為參考類別，然后將其他類別分別與參考類別對(duì)比。故需點(diǎn)擊Reference Category設(shè)置參考類別（本例中作為參考類別的為對(duì)照組）。

SPSS默認(rèn)選擇因變量賦值中按升序排列后最后類別（即賦值最大者）為參考類別（即對(duì)照組），而本研究中參考類別Y賦值為0，故可以點(diǎn)擊First Category 或直接在Custom中輸入0，點(diǎn)擊Continue。

如果要分析的自變量不止一個(gè)，且要分析不同自變量之間的交互作用，則需點(diǎn)擊Model進(jìn)行設(shè)置，否則無(wú)需進(jìn)行設(shè)置。

Statistics、Criteria等維持默認(rèn)設(shè)置即可。點(diǎn)擊OK，SPSS生成分析結(jié)果。

4、結(jié)果解讀

Case Processing Summary 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了總結(jié)。

Model Fitting Information 給出的模型擬合好壞的信息。其中-2Log Likelihood值越小越好，從結(jié)果中可以看出，加入自變量后的模型比只有常數(shù)項(xiàng)的模型擬合要好（27.311<80.234），似然比檢驗(yàn)（Likelihood Ratio Tests）結(jié)果顯示這種模型的改善是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的（P<0.001），說(shuō)明自變量X的加入是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。

Likelihood Ratio Tests 與Model Fitting Information給出的信息一致，不再贅述。

Parameter Estimates表格給出了參數(shù)估計(jì)值。首先在表格的注釋a說(shuō)明了此次回歸所使用的參考類別為“對(duì)照”，即數(shù)據(jù)中的對(duì)照組。表中給出了三種組織類型腫瘤分別與對(duì)照相比的自變量X的回歸系數(shù)，且三個(gè)系數(shù)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

以腺癌組為例，X=0相比于X=1，系數(shù)值Exp（B）為0.068，說(shuō)明基因X未突變者患腺癌的風(fēng)險(xiǎn)是突變者患腺癌風(fēng)險(xiǎn)的0.068倍，將0.068取倒數(shù)即為基因X突變者患腺癌風(fēng)險(xiǎn)是未突變者的1/0.068=14.71倍，P（Sig.）<0.001，說(shuō)明差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。其他兩組系數(shù)解釋同。如果想直接得到X=1 對(duì)比 X=0的結(jié)果，可以將自變量X當(dāng)作協(xié)變量放入Covariate中，而不作為因子進(jìn)行分析?；蛘邔⒆宰兞糠催^來(lái)，如突變陽(yáng)性時(shí)，X=0；突變陰性時(shí)，X=1。

5、結(jié)果匯總

基因X突變患者相比于未突變患者，其發(fā)生某惡性腫瘤類型為腺癌、鱗癌和大細(xì)胞癌的風(fēng)險(xiǎn)分別為14.71（1/0.068，P<0.001），3.66（1/0.273，P=0.002），8.93（1/0.112，P<0.001）倍，均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

6、總結(jié)與拓展

1)SPSS結(jié)果中會(huì)給出Pseudo R-Square，即偽R方，或假R方，與普通線性回歸中衡量模型擬合好壞的R方概念類似。但由于Logistic回歸中因變量為分類變量，其計(jì)算方法與普通線性回歸中的R方不同，其值一般較小，可不予關(guān)注。

2)無(wú)序多分類Logistic回歸并非只用于病例對(duì)照研究中，只要分析時(shí)指定對(duì)照，且與指定的對(duì)照進(jìn)行比較得出的回歸結(jié)果可以說(shuō)明想探究的問題即可。如在本研究中，若研究者關(guān)注的不是基因X突變對(duì)不同類別的腫瘤發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)情況，而是基因X突變對(duì)三種類別腫瘤的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)是否有差異，以及差異的大小，那么就不需要納入對(duì)照。

在本例分析中雖然我們可以在數(shù)值上看出基因X突變對(duì)三種類別腫瘤的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)是不同的，但無(wú)法從統(tǒng)計(jì)學(xué)上進(jìn)行判斷，因?yàn)檫@種差異并沒有進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。要探討這種差異，可以將參考類別選為三種類別腫瘤中的一中，如想比較腺癌和鱗癌的差異，則可選鱗癌組為對(duì)照，這樣得出的回歸系數(shù)即為基因X突變引起兩種類別腫瘤發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的比值。

3)實(shí)際應(yīng)用中可能也需要調(diào)整一些混雜因素變量，若變量為分類型變量則放入因子位置，若為連續(xù)型變量則放入?yún)f(xié)變量位置，其分析和解釋與要分析的暴露變量是一致的。

4)可以把無(wú)序多分類Logistic回歸看作是多個(gè)二分類Logistic回歸的同時(shí)實(shí)現(xiàn)。

7、無(wú)序多分類Logistic回歸適用條件

1)不限于病例對(duì)照類型；

2)因變量為分類變量，分類大于兩個(gè)，且各分類之間并無(wú)次序關(guān)系。

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