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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代SPSS分析技術(shù)：條件Logistic回歸模型；配伍組設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如何利用SPSS進(jìn)行條件邏輯回歸分析
SPSS分析技術(shù)：條件Logistic回歸模型；配伍組設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如何利用SPSS進(jìn)行條件邏輯回歸分析
2017-06-22
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SPSS分析技術(shù)：條件Logistic回歸模型；配伍組設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如何利用SPSS進(jìn)行條件邏輯回歸分析

在醫(yī)學(xué)等研究目的極度細(xì)化，但是研究對(duì)象（人）異常復(fù)雜的領(lǐng)域，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是需要異常謹(jǐn)慎小心的。前面專門寫過(guò)一篇文章介紹常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法：

數(shù)據(jù)分析技術(shù)：常用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法介紹；選擇合理的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法是科學(xué)研究成功的基礎(chǔ)

通過(guò)不同實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案獲得的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)分析方法也有很大的區(qū)別。今天我們要介紹的是配伍設(shè)計(jì)獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，如何利用SPSS進(jìn)行條件Logistic回歸模型分析。

條件邏輯回歸模型

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法文章中介紹了如何通過(guò)巧妙的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)來(lái)控制非實(shí)驗(yàn)處理因素，從而使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加的準(zhǔn)確。例如，很多的醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)會(huì)采用病例對(duì)照實(shí)驗(yàn)，采取1：1或者1：N配比的方法來(lái)選擇實(shí)驗(yàn)對(duì)象，即一個(gè)病例和一個(gè)對(duì)照或一個(gè)病例和N個(gè)對(duì)照，使得病例和對(duì)照在除了實(shí)驗(yàn)因素以外的其它非實(shí)驗(yàn)因素盡可能相同，這樣的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法稱為配對(duì)實(shí)驗(yàn)。通過(guò)配對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)獲得的數(shù)據(jù)如果采用邏輯回歸模型分析，應(yīng)當(dāng)使用條件（配對(duì)）邏輯回歸模型。下表是按1:1配對(duì)設(shè)計(jì)收到上來(lái)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：

配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，每一個(gè)配對(duì)組都包括病例組和對(duì)照組，采集他們的m項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值（m個(gè)實(shí)驗(yàn)因素），從x1到xm，那么該實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的第i配對(duì)組的條件邏輯回歸模型可以表示為：

可以發(fā)現(xiàn)，不同配對(duì)組間，m個(gè)實(shí)驗(yàn)因素對(duì)因變量logit(P)的影響效果是相同的，它們對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)a1，……，am完全相同。不同配對(duì)組的回歸模型的區(qū)別在于常數(shù)項(xiàng)bi，也就是截距，反映了非實(shí)驗(yàn)因素對(duì)因變量的影響程度不同。

配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)將每個(gè)配對(duì)組分成病例組和對(duì)照組，如果將兩個(gè)組的指標(biāo)數(shù)值相減，那么就可以將非實(shí)驗(yàn)因素造成的不同配對(duì)組間的截距差異抵消，再將這些相減后的指標(biāo)數(shù)值代入邏輯回歸模型。最終得到的條件邏輯回歸模型中是沒(méi)有常數(shù)項(xiàng)的，如下式所示：

SPSS沒(méi)有為條件邏輯回歸模型設(shè)置專門的菜單選項(xiàng)，而是將該功能整合進(jìn)入多元邏輯回歸的菜單項(xiàng)中。當(dāng)SPSS發(fā)現(xiàn)因變量中只有一個(gè)數(shù)值時(shí)，就會(huì)啟動(dòng)條件邏輯回歸模型分析（病例組是否患病變量的數(shù)字代號(hào)是1，對(duì)照組的為0，選入對(duì)話框的因變量等于病例組減去對(duì)照組，所以因變量都為1）。此外，所有的自變量是相減后產(chǎn)生的，所以都要選為協(xié)變量，而不是根據(jù)原來(lái)的數(shù)據(jù)類型有的選為因子，有的選為協(xié)變量。這種條件邏輯回歸分析方法只適用于1:1的配對(duì)組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理。

案例分析

某課題組的研究方向是子宮內(nèi)膜癌發(fā)生機(jī)制。經(jīng)過(guò)前期的研究基礎(chǔ)，他們發(fā)現(xiàn)雌激素的攝入量與患子宮內(nèi)膜癌有關(guān)，為了弄清楚該推測(cè)是否正確，該課題組對(duì)退休婦女進(jìn)行調(diào)查。課題組采用的實(shí)驗(yàn)方案是配對(duì)實(shí)驗(yàn)，為了排除非實(shí)驗(yàn)因素的影響，在選擇對(duì)照組樣本時(shí)，需要滿足以下條件：與病例組（患有子宮內(nèi)膜癌）患者的年齡相差不超過(guò)一歲，婚姻狀況相同，居住在同一小區(qū)?？疾斓膶?shí)驗(yàn)因素（自變量）包括是否服用雌激素、體重、膽囊病史、服用其他非雌激素藥物。共收集到63個(gè)配對(duì)組數(shù)據(jù)，如下圖所示：

分析步驟

1、選擇菜單【分析】-【回歸】-【多元Logistic】，在跳出的對(duì)話框進(jìn)行如下操作：將是否患病選為因變量，將相減后的體重、是否服用雌激素、是否有膽囊炎病史和是否服用非磁性激素藥物選為協(xié)變量（自變量）。

2、點(diǎn)擊【模型】按鈕，因?yàn)橥ㄟ^(guò)配對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)得到的數(shù)據(jù)，需要用條件邏輯回歸模型來(lái)分析，而模型不存在常數(shù)項(xiàng)，因此需要在模型對(duì)話框中，將默認(rèn)選中的模型截距取消。

3、點(diǎn)擊繼續(xù)，然后點(diǎn)擊確定，輸出結(jié)果。

結(jié)果解釋

1、警告提示；結(jié)果首先會(huì)出現(xiàn)一個(gè)警告提示：因變量只具有一個(gè)有效值，將擬合條件Logistic回歸模型，這個(gè)和我們前面介紹的內(nèi)容相同。

2、模型擬合信息；與其它邏輯回歸分析一樣，分析結(jié)果會(huì)輸出模型的擬合信息，對(duì)數(shù)似然檢驗(yàn)的顯著性小于0.05，可以說(shuō)明擬合的模型中，至少有一個(gè)自變量的回歸系數(shù)不等于0，擬合的模型是有效模型。結(jié)果同時(shí)輸出三個(gè)偽R方值，它們的值與前面介紹的模型偽R方值相比是比較高的，達(dá)到0.39以上，說(shuō)明模型效果不錯(cuò)。

3、回歸系數(shù)的似然比檢驗(yàn)結(jié)果。該結(jié)果展示從當(dāng)模型中分別剔除每一個(gè)自變量后擬合新的條件Logistic回歸模型的負(fù)-2對(duì)數(shù)似然值，用于考察是否能夠?qū)⒃撟宰兞繌漠?dāng)前模型中剔除?？梢钥闯鲶w重、是否服用非雌激素藥物的顯著性都大于0.05。提示可以進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。

4、回歸參數(shù)表；

從結(jié)果可知，服用雌激素的婦女，她們罹患子宮內(nèi)膜癌的相對(duì)危險(xiǎn)系數(shù)（OR值）是未服用雌激素婦女的14.851倍。有膽囊病史的婦女，她們患子宮內(nèi)膜癌的相對(duì)危險(xiǎn)系數(shù)（OR值）是沒(méi)有膽囊病史婦女的6.270倍。

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