整理logistic回归分析实例操作.docx
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整理logistic回归分析实例操作
（完整版）logistic回归分析实例操作
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（完整版）logistic回归分析实例操作
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Logistic回归分析
二分类（因变量Y有（如发病1与未发病0）两种可能出现的结果）资料的Logistic回归分析,至于多分类Logistic回归分析，与二分类操作过程类似,只是在数据编制及分析方法选择处不同。
分析的一般步骤：
变量的编码
哑变量的设置和引入
各个自变量的单因素分析
变量的筛选
交互作用的引入
建立多个模型
选择较优的模型
模型应用条件的评价
输出结果的解释
实例操作
11.1某研究人员在探讨肾细胞癌转移的有关临床病理因素研究中,收集了一批行根治性肾切除术患者的肾癌标本资料，现从中抽取26例资料作为示例进行logistic回归分析.
1。
各变量及其赋值说明
x1：
确诊时患者的年龄（岁）
x2:
肾细胞癌血管内皮生长因子（VEGF），其阳性表述由低到高共3个等级（1—3）
x3：
肾细胞癌组织内微血管数（MVC）
x4:
肾癌细胞核组织学分级，由低到高共4级（1-4）
x5：
肾细胞癌分期,由低到高共4期（1-4）
y：
肾细胞癌转移情况（有转移y=1；无转移y=0）。
为二分类变量.
若作单因素的Logistic回归分析,也就是分别作Y与各自变量间的回归分析，如Y与X1、Y与X2等的单因素Logistic回归分析。
2.建立数据库
3。
分析步骤
（1）
（2）
上图中若为单因素回归分析，只需在Covariates协变量框内导入单一自变量如X1即可。
（3）
4。
分析结果
（1）数据描述
CaseProcessingSummary
UnweightedCasesa
N
Percent
SelectedCases
IncludedinAnalysis
26
100.0
MissingCases
0
.0
Total
26
100.0
UnselectedCases
0
。
0
Total
26
100.0
a。
Ifweightisineffect，seeclassificationtableforthetotalnumberofcases。
DependentVariableEncoding
OriginalValue
InternalValue
无转移
0
转移
1
（2）Block1：
Method=ForwardStepwise（LikelihoodRatio）
OmnibusTestsofModelCoefficients
Chi—square
df
Sig。
Step1
Step
15.538
1
.000
Block
15。
538
1
.000
Model
15。
538
1
。
000
Step2
Step
6.178
1
。
013
Block
21.716
2
。
000
Model
21。
716
2
。
000
表示两步变量的引入均有统计学意义，方法合理。
ModelSummary
Step
-2Loglikelihood
Cox&SnellRSquare
NagelkerkeRSquare
1
18.004a
。
450
。
621
2
11.826b
.566
。
781
a。
Estimationterminatedatiterationnumber6becauseparameterestimateschangedbylessthan.001。
b.Estimationterminatedatiterationnumber7becauseparameterestimateschangedbylessthan。
001.
可见第二步比第一步变量引入后决定系数有所增加，表明第二步变量引入后模型的拟合效果更好.
（3）
ClassificationTablea
Observed
Predicted
肾细胞癌转移情况
PercentageCorrect
无转移
转移
Step1
肾细胞癌转移情况
无转移
15
2
88。
2
转移
2
7
77。
8
OverallPercentage
84.6
Step2
肾细胞癌转移情况
无转移
16
1
94.1
转移
0
9
100.0
OverallPercentage
96.2
a。
Thecutvalueis。
500
VariablesintheEquation
B
S。
E。
Wald
df
Sig.
Exp（B）
95％C。
I.forEXP（B）
Lower
Upper
Step1a
X2
2。
563
。
916
7。
829
1
.005
12。
978
2.155
78。
154
Constant
-6。
256
2。
289
7。
468
1
。
006
。
002
Step2b
X2
2。
413
1。
196
4.072
1
.044
11。
172
1。
072
116.454
X4
2。
096
1.088
3。
713
1
.054
8.136
。
965
68。
623
Constant
-12。
328
5。
431
5.154
1
.023
。
000
a。
Variable（s）enteredonstep1:
X2.
b。
Variable（s）enteredonstep2:
X4.
模型最后引入X2（肾细胞癌血管内皮生长因子（VEGF））和X4（肾癌细胞核组织学分级）两个变量，虽然X4引入后的参数检验显示P=0。
54>0.05且其OR值的95％CI中包括1，但是考虑到其OR=8.136较大，且由上一表可知引入变量X4后，用模型进行预测时的PercentageCorrect从84.6%提高到96.2％,因此综合考虑后还是应将变量X4引入模型。
（4）
VariablesnotintheEquation
Score
df
Sig.
Step1
Variables
X1
。
806
1
。
369
X3
.188
1
.664
X4
6.199
1
。
013
X5
3。
689
1
。
055
OverallStatistics
8.876
4
.064
Step2
Variables
X1
1。
398
1
。
237
X3
.726
1
。
394
X5
1.662
1
.197
OverallStatistics
5.097
3
。
165
可见当其他变量引入模型后的参数检验均无统计学意义。
（5）
由以上第一步和第二步的预测判别结果可见，在（PredictedProbabilityisofMembershipfor转移TheCutValueis.50）中,经第二步后，预测判别发生错误的例数在转移和非转移中均有下降，由此也可以得知引入变量X4是正确且必要的，同上面得出的结论是一致的.
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