关注今日：33 | 主题：198373
微信扫一扫
【求助】logistic回归如何分析两变量的协同作用？
页码直达：
这个帖子发布于7年零63天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
各位大牛好，
我做的是基因多态性相关的研究，在分析数据时喷到一个问题，由于统计课本里介绍的十分不详细，所以来到贵版块请教各位高手。
我研究的是基因A（1=突变，0=未突变）与基因B（1=突变，0=未突变）突变对阿尔茨海默病的影响。很常规的方法，一组AD病人，一组NC。然后统计各组基因频率。比较OR值。
在应用spss做logistic回归时碰到如下几个问题。
1.如果自变量是二分类变量（1,0），比如性别。需要在Categorical covariates这个菜单里设定吗？是不是只有多分类变量才需要在这个菜单里设定？
2.假如我想用logistic回归分析A基因突变与B基因突变的协同效应。在spss下如何操作？
谢谢各位。:I:I:I:I:I:I
不知道邀请谁？试试他们
微信扫一扫
广告宣传推广
政治敏感、违法虚假信息
恶意灌水、重复发帖
违规侵权、站友争执
附件异常、链接失效
xiaoronglv 编辑于
二分类不需要，如果是多分类的变量，那么自变量和因变量不呈线性关系，所以才要做亚变量转化，要放入你说的菜单中
微信扫一扫
广告宣传推广
政治敏感、违法虚假信息
恶意灌水、重复发帖
违规侵权、站友争执
附件异常、链接失效
关于丁香园第18章Logistic回归思考与练习参考答案；一、最佳选择题；1.Logistic回归与多重线性回归比较，（A；C．logistic回归和多重线性回归的因变量都；A．二分类变量B．多分类有序变量C．多分类无序变；A．β?0等价于OR＞1B．β?0等价于OR＜1；Ａ．影响因素分析B．校正混杂因素C．预测D．仅有；5.Logistic回归中自变量如为多分类变量
Logistic回归 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. Logistic回归与多重线性回归比较，（
）。 A．logistic回归的因变量为二分类变量
B．多重线性回归的因变量为二分类变量 C．logistic回归和多重线性回归的因变量都可为二分类变量 D．logistic回归的自变量必须是二分类变量
E．多重线性回归的自变量必须是二分类变量 2. Logistic回归适用于因变量为（
）。 A．二分类变量
B．多分类有序变量
C．多分类无序变量 D．连续型定量变量
E．A、B、C均可 3. Logistic回归系数与优势比OR的关系为（
）。 A．β?0等价于OR＞1
B．β?0等价于OR＜1
C．β＝0等价于OR＝1
D．β＜0等价于OR＜1
E．A、C、D均正确 4. Logistic回归可用于（
）。 Ａ．影响因素分析
B．校正混杂因素
D．仅有A和C
E．A、B、C均可 5. Logistic回归中自变量如为多分类变量，宜将其按哑变量处理，与其他变量进行变量筛选时可用（
）。 A．软件自动筛选的前进法
B．软件自动筛选的后退法
C．软件自动筛选的逐步法
D．应将几个哑变量作为一个因素，整体进出回归方程 E．A、B、C均可 二、思考题 1. 为研究低龄青少年吸烟的外在因素，研究者采用整群抽样，在某中心城区和远城区的初中学校，各选择初一年级一个班的全部学生进行调查，并用logistic回归方程筛选影响因素。试问上述问题采用logistic回归是否妥当？ 答：上述问题采用logistic回归不妥当，因为logistic回归中参数的极大似然估计要求样本结局事件相互独立，而研究的问题中低龄青少年吸烟行为不独立。 2. 分类变量赋值不同对logistic回归有何影响? 分析结果一致吗？ 答：（1）若因变量交换赋值，两个logistic回归方程的参数估计绝对值相等，符号相反；优势比互为倒数，含义有所区别，实质意义一样；模型拟合检验与回归系数的假设检验结果相同。 （2）若改变自变量参照类或哑变量设置方法，logistic回归方程形式、参数含义虽有不同，但是模型实质与应用结果相同，可以根据研究需要选择不同赋值方法。Logistic回归结果报告中，一定要说明分类变量赋值方法及其参照，否则无法理解模型意义。 3. 例18-6研究性别对吸烟行为的影响，采用logistic回归校正了年龄对居民吸烟行为的影响，请考虑有无其他混杂因素需要校正？ 答：例18-6的主要目的是研究吸烟行为与性别的联系及其强度，例题采用logistic回归只校正了年龄对居民吸烟行为的影响。事实上，除年龄外，仍有其他因素会影响吸烟行为与性别的联系强度，如家庭人均年收入、受教育程度、主动获取保健知识等。建立回归模型时，首先应根据专业知识确定可能的影响因素，再采用logistic回归，将性别作为强制引入变量，对其他可能的影响因素进行变量筛选，最后将性别与筛选出的因素作为自变量建立logistic回归方程，从而正确回答校正混杂因素后吸烟行为与性别的联系及其强度。 4. 配对病例-对照研究资料若采用非条件logistic回归进行分析，对结果有何影响？ 答：采用配对（匹配）方法的目的是对可能的混杂因素加以控制，有助于提高研究效率和可靠性。配对设计的特点是对子内部控制的混杂变量一致，有较好的可比性。配对（匹配）资料若采用非条件logistic回归进行分析，则忽视了这种可比性，降低了分析方法的检验效能。 三、计算题 探讨肾细胞癌转移有关的因素研究中，收集了26例行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料（教材表18-19），有关变量说明如下，试进行logistic回归分析。 X1：确诊时患者的年龄（岁）。 X2：肾细胞癌血管内皮生长因子，其阳性表达由低到高共3个等级，分别赋值1、2、3。 X3：肾细胞癌组织内微血管数。 X4：肾细胞癌细胞核组织学分级，由低到高共4级，分别赋值1、2、3、4。 X5：肾细胞癌分期，由低到高共4期，分别赋值1、2、3、4。 Y：肾细胞癌转移情况，有转移＝1，无转移＝0。 教材表18-19
26例行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料 i X1 X2 X3 X4 X5 Y i X1 X2 X3 X4 X5 Y 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 59 36 61 58 55 61 38 42 50 58 68 25 52 2 1 2 3 3 1 1 1 1 3 3 2 1
57.2 190.0 128.0
76.0 240.0
68.6 132.8
56.0 2 1 2 4 3 2 1 3 1 2 4 4 1 1 1 1 3 4 1 1 2 1 2 2 3 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 31 36 42 14 32 35 70 65 45 68 31 58 60 1 3 1 3 1 1 3 2 2 3 2 1 3
66.2 138.6 114.0
40.2 177.2 51.6 124.0 127.2 124.8 128.0 149.8 2 3 2 3 2 2 4 4 2 3 2 4 4 1 1 1 3 3 1 3 4 4 3 3 3 3 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 数据摘自 倪宗瓒. 卫生统计学 4版，人民卫生出版社，2004。
解： Variables in the Equation
X2 X4 Constant B
2.096 C12.329 SE 1.196 1.088 5.431 Wald 4.072 3.713 5.154 df 1 1 1 Sig. 0.044 0.054 0.023 Exp(B) 11.172
Logistic回归分析结果显示：肾细胞癌转移与肾细胞癌血管内皮生长因子和肾细胞癌细胞核组织学分级有关。肾细胞癌血管内皮生长因子X2和肾细胞癌细胞核组织学分级X4的回归系数均为正值，说明两个变量取值越大，则肾细胞癌转移的危险性越大。在肾细胞癌细胞核组织学分级不变条件下，肾细胞癌血管内皮生长因子每增加一级，肾细胞癌转移的优势增至11.172倍，增加10.172倍；在肾细胞癌血管内皮生长因子不变条件下，肾细胞癌细胞核组织学分级每增加一级，肾细胞癌转移的优势增至8.136倍，增加7.136倍。 （毛宗福
余红梅） 三亿文库包含各类专业文献、各类资格考试、生活休闲娱乐、应用写作文书、高等教育、中学教育、第18章 Logistic回归思考与练习参考答案21等内容。　
　应用回归分析_第2章课后习题参考答案_理学_高等教育_教育专区。第二章 一元线性回归分析 思考与练习参考答案 2.1 一元线性回归有哪些基本假定? 答: 假设 1、解... 　第11章 多重线性回归分析思考与练习参考答案_理学_高等教育_教育专区。第 11 章 多重线性回归分析 思考与练习参考答案一、 最佳选择题 1. 逐步回归分析中,若增... 　第18章 Logistic回归案例辨析及参考答案_理学_高等教育_教育专区。第 18 章 Logistic 回归 案例辨析及参考答案案例18-1 材表18-13。 教材表 18-13 某前瞻性队... 　第25章 Meta分析思考与练习参考答案_医学_高等教育_教育专区。今日...第4章 参数估计思考与练... 第18章 Logistic回归思考... 第21章 多元统计方法... 　第19 章 生存分析 思考与练习参考答案一、最佳选择题 1. 下列有关生存时间的...另外,logistic 回归模型仅考虑随访结局(生存或 死亡、有效或无效) ,而未考虑... 　第9 章 含定性变量的回归模型思考与练习参考答案 9.1 一个学生使用含有季节定性...由于logistic回归模型存在异方差, 所以采用加权最小二乘法重新拟合, 权重: ?i ... 　第十一章 多元线性回归与 logistic 回归一、教学大纲要求(一)掌握内容 1.多元...偏回归系数 D. 确定系数 答案:D [评析 本题考点:多元线性回归中的几个概念... 　第23 章 遗传数据基因定位的统计方法 思考与练习参考答案 1.验证具有双等位基因...答:logistic 回归是 χ 检验的推广,类似 χ 检验,logistic 回归也相应有基于...spss的二元logistic 回归分析中，怎样判断两个变量之间是否有关系 如下图 帮我分析一下，告诉我分析步骤_百度知道
spss的二元logistic 回归分析中，怎样判断两个变量之间是否有关系 如下图 帮我分析一下，告诉我分析步骤
方程中的变量
我有更好的答案
可以描述变量与模型的相关性不过你要看这两个变量的相关性可以直接用相关分析至于分析，主要看参数显著性sig值表示Wals检验的显著性水平Wals=（B/S.E.）^2你这个表应该漏了个R值，R是偏相关系数，参数符号，大小
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。苹果/安卓/wp
积分 173, 距离下一级还需 87 积分
权限: 自定义头衔
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡下一级可获得
权限: 签名中使用图片
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
本帖最后由 wanghaidong918 于
15:31 编辑
只有两个变量，自变量和因变量均是定性变量，能做logistic回归吗？ 主要是研究自变量是否对因变量有颢响，可以一个模型只含常数项，另一个模型把自变量加入模型。最后拿这两个模型比较一下是否有影响吗？这是我的思路，不知道对不对。&&另问，这类型的数据还有别的什么解决方法吗？
&&希望明的人士能够给予解答，谢谢！
载入中......
应该可以的，这样的自变量，比如是一个虚拟变量，可以做一下对比分析
本帖被以下文库推荐
& |主题: 12506, 订阅: 33
我觉得可以。。。。。
可以。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
自助者，天助之！
具体怎么做，可以参见人大何晓群 应用回归分析& &和张尧庭的 定性数据的分析
自助者，天助之！
应该可以的，这样的自变量，比如是一个虚拟变量，可以做一下对比分析
热心帮助其他会员
总评分:&经验 + 10&
论坛币 + 10&
人生最终是平局
初级热心勋章
初级热心勋章
中级热心勋章
中级热心勋章
初级信用勋章
初级信用勋章
初级学术勋章
初级学术勋章
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
论坛法律顾问：王进律师Logistic回归分析时几个需要注意的问题 - 简书
Logistic回归分析时几个需要注意的问题
1、关于样本含量的问题
logistic回归分析中，到底样本量多大才算够，这一直是个令许多人困惑的问题。尽管有的人从理论角度提出了logistic回归分析中的样本含量估计，但从使用角度来看多数并不现实。直到现在，这一问题尚无广为接受的答案。根据国外一些大牛的看法，如果样本量小于100，logistic回归的最大似然估计可能有一定的风险，如果大于500则显得比较充足。当然，样本大小还依赖于变量个数、数据结构等条件。
一般认为，每一个自变量至少要10例结局保证估计的可靠性。注意：这里是结局例数，而不是整个样本例数。（如果你有7个自变量，那至少需要70例研究结局，否则哪怕你有1000例，而结局的例数只有10例，依然显得不足。）
2、关于混杂因素的理解
混杂因素一般可以通过三个方面确定：一是该因素（吸烟）对结局（心绞痛）有影响；二是该因素（吸烟）在分析因素（基因）中的分布不均衡；三是从专业角度来判断，即该因素不能是分析因素与结局中间的一个环节。也就是说，不能是分析因素引起该因素，通过该因素再引起结局。
3、关于交互作用的理解
交互作用有的书中也叫效应修饰，是指在该因素的不同水平（不同取值），分析因素与结局的的关联大小有所不同。在某一水平上（如取值为0）可能分析因素对结局的效应大，而在另一个水平上（如取值为1）可能效应小。
4、关于自变量的形式
理论上，Logistic回归中的自变量可以是任何形式，定量资料和定性资料均可。但我觉得在数据分析时更倾向于自变量以分类的形式进入模型，因为这样更方便解释。
例如体重，如果直接进行分析，结果提示的是每增加1Kg发生某病的危险。而现实中多数疾病可能对体重增加1Kg不敏感，或者我们医务人员不关心增加1Kg所发生的变化，而关注的是胖子是不是比瘦子有更高的发病风险。So，很多情况下将连续自变量转化为分类变量可能会有更合理的结果解释。
5、关于标准误过大的问题
我有过这样的经历，logistic回归分析结果中某个自变量的OR值特别大（如&999.999）或特别小（&0.001），可信区间也特别宽（如&0.001~&999.999）。明显觉得有问题，但始终摸不着头脑，后来，发现可能是数据出了问题。
对于此类问题，可能有以下原因：
该变量某一类的例数特别少，如性别，男性有100人，女性有2人，可能会出现这种情形。
空单元格（zero cell count），如性别与疾病的关系，所有男性都发生了疾病或都没有发生疾病，这时候可能会出现OR值无穷大或为0的情形。
完全分离（complete separation），对于某自变量，如果该自变量取值大于某一值时结局发生，当小于该值时结局都不发生，就会出现完全分离现象。如年龄20、30、40、50四个年龄段，如果40岁以上的人全部发生疾病，40岁以下的人全部不发病，就就产生了完全分离现象，也会出现一个大得不可理喻的标准误。
多重共线性问题，多重共线性会产生大的标准误。
6、几个错误的做法
关于logistic回归分析，某些“大牛”如是说：“把因变量和自变量往软件里一放，一运行就出来结果了”，那么简单，我只能呵呵了！
（1）多分类变量不看其与logitP的关系直接进入模型
有时候你会发现某些多分类自变量应该有意义但怎么也得不到有统计学意义的结果，那你最好看一下这些自变量与logitP是神马关系，是直线关系吗？如果不是，请设置虚拟变量（SPSS叫做哑变量）后再进入模型。
（2）变量赋值相反
有时候，你会发现你的结果恰好与别人的相反。于是乎你不得不陷入深深的苦恼中，当揪头发、拍脑袋都无济于事是，看看是不是因变量赋值问题。如患病（赋值1）和不患病（赋值0）弄成了患病（赋值0）和不患病（赋值1）。
注意：SPSS拟合模型时默认取值水平高的为阳性结果，而SAS与其相反。
（3）参数估计无统计学意义
有时候会发现所有自变量参数估计均无统计学意义，是不是很让你沮丧？（不管你沮不沮丧，反正我都看在眼里）如果你认为从专业角度不大可能所有自变量都无统计学意义，那你可以看下是不是标准误太大导致的Wald卡方检验失效，如果是，不妨换用似然比检验重新分析。如果不是，那你默哀，如果你知道原因请告诉我！
（4）只看参数检验结果
看到参数结果就认为分析结束了，这就是典型的只管工作完成，不理会工作质量。很少有人喜欢看拟合优度的结果，尽管拟合优度确实有用，尤其是在模型比较时。拟合优度通俗来讲就是看你求得的模型与实际数据的符合程度。logistic回归中有很多指标可用于拟合优度的评价，如Pearson卡方、Deviance、AIC、似然比统计量等。只要你不是非得追究它们的来历，这些指标的用法还是比较简单的，通常用于模型的比较。
我的存在证明了统计分析是一件容易的事情。
机器学习是做NLP和计算机视觉这类应用算法的基础，虽然现在深度学习模型大行其道，但是懂一些传统算法的原理和它们之间的区别还是很有必要的。可以帮助我们做一些模型选择。本篇博文就总结一下各种机器学习算法的特点和应用场景。本文是笔者结合自身面试中遇到的问题和总结网络上的资源得到的...
面试的是BAT某家机器学习岗 1.可以用于任务分配的算法 贪心，动态规划，分支限界法，拍卖算法以及一些人工智能算法（蚁群，遗传等） 特点是什么？有什么优缺点？ 2.回归分析有哪些？说一下他们的原理以及特点，优缺点。 1， 线性回归 线性回归的因变量是连续变量，自变量可以是连...
回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。这一点几乎不带夸张。包括最简单的 t 检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用 logistic 回归代替。 众多回归的名称张口即来的就有一大片，线性回归、logistic 回归、cox 回归、p...
注：题中所指的『机器学习』不包括『深度学习』。本篇文章以理论推导为主，不涉及代码实现。 前些日子定下了未来三年左右的计划，其中很重要的一点是成为一名出色的人工智能产品经理，说是要每月至少读一本人工智能相关书籍，现在一个半月过去了，书读了一些，资料也看了不少，算是小有所成，所...
[toc] 第8章 回归 拟合并解释线形模型 检验模型假设 模型选择 回归分析是统计学的核心，通指那些用预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也成因变量、校标变量或结果变量）的方法。回归分析可用于挑选与响应变量相关的解释变量、描述两者的关系，也可以生成一个等式，通...
命中有时终须有，命中无时莫强求
“他们一伙全是混蛋，”我隔着草坪喊道，“他们那一伙全部加在一起都比不上你”
“ 盖茨比深切地体会到财富怎样帮助人们保有和保存青春与神秘，体会到一套套服装怎样使人保持清新靓丽，体会到财富怎样使黛西像白银一样熠熠发光，安然高踞于穷苦人激烈的生存斗争之上。” 秋天的下午非...
小宅魔镜z3是一款虚拟现实头戴设备，它可以让你手机秒变VIP级私人定制巨幕影院，体验到沉浸式3D激情游戏，近视也不用担心另戴副眼镜，它可一键调节0至600度近视。小宅z3可以让每一位粉丝们都可以有最完美的体验，为用户带来不一样的虚拟现实沉浸式体验。 小宅魔镜曾赞助多个平台举...
农历二月十四是父亲的忌日，他走了三年了，那天我回了老家，去看他了，在墓地前，我在心里默默地说，我的父亲，我原谅你了，我知道你所做的，已经尽了你最大的能力，我也知道你爱我，虽然你更爱你的儿子，可我不嫉妒，因为我也爱你。 父亲走的很突然，我永远都记得那一天，正在开会的我接到姐姐...
今天故事主人公是企业的高管，年轻有为，在别人的眼中，他是成功的，已经完成了财富的初步积累，可是他很少能感觉到快乐与幸福，财富带给他的快乐是那么短暂，很快就过去了。我询问他，你来咨询，我们的咨询目标是什么啊？他说：“看看吧，我也不知道，其实也没有什么，我现在的生活挺好的。”我...}