功能介绍

线性模型中要求因变量Y是连续性随机变量,并服从正态分布。但在医学研究中常碰到的因变量可能是二分类的,其取值仅有两个,如是否发病、是否痊愈、是否生存等,显然这类变量不满足正态分布条件,这时就要用logistic回归进行分析。

分析示例

在研究医院抢救急性心肌梗死(AMI)患者能否成功的危险因素调查中,考虑一下几个影响因素。X1抢救前是否发生休克,x2抢救前是否发生心衰,x3是否未能及时把患者送往医院。试分析影响抢救成功率的因素。

操作说明

可以将数据直接粘贴到对话框内,也可以点击【选择文件】选择数据所在的文件,【选择因变量】为grpgrp=1表示未能抢救成功而死亡,【选择自变量】为x1x2x3X1=1x2=1x3=1分别表示抢救前已发生休克、抢救前发生心衰、未能及时送往医院。


结果解释

【模型结果】中分别给出了logistics回归结果和逐步筛选变量的回归结果,发现是否发生休克、是否发生心衰、是否及时送往医院都对抢救能否成功产生显著影响。由Validate结果可知,optimism值较小,认为回归模型不存在过度拟合。由ROC曲线结果可知,AUC=0.7190.70.9之间,说明模型拟合结果具有一定准确性。