关于多因素的logistic回归单因素分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-08 10:44 标签： 单因素logistic
单因素分析logistic回归与卡方检验
2值等于采用χ2检验所求得的χ2值，似然比结果等于χ2检验中的似然比χ2值。logistic进行单因素分析，有的采用χ2检验进行单因素分析，实际上结果是相同的。Logistic回归提供了比χ2检验更为丰富的内容，且结果一致。（冯国双，刘德平.
医学研究中的logistic回归及SAS实现[M]，北京：北京大学医学出版社，）。
&卡方的结果：
<font COLOR="#
<font COLOR="#.7849
似然比卡方
<font COLOR="#
<font COLOR="#.5874
Mantel-Haenszel
<font COLOR="#
<font COLOR="#.8096
<font COLOR="#.2225
<font COLOR="#.2172
<font COLOR="#.2225
logistic回归的结果：
Testing Global Null
Hypothesis: BETA=0
Chi-Square
Pr&&&ChiSq
Likelihood
<font COLOR="#.5874
<font COLOR="#
<font COLOR="#.7849
<font COLOR="#
<font COLOR="#.5543
<font COLOR="#
<font COLOR="#.0001
确实得分检验的χ2值等于采用χ2检验所求得的χ2值，似然比结果等于χ2检验中的似然比χ2值。
因为只是验证性的，所以把最后一项作为参照。logistic回归的结果：
RESIDE 1 vs
<font COLOR="#.25(0.12-0.5)
RESIDE 2 vs
<font COLOR="#.32(0.16-0.65)
<font COLOR="#.0017
RESIDE 3 vs
<font COLOR="#.5(0.29-0.88)
<font COLOR="#.0158
<font COLOR="#.00
然后我在进行卡方的两两比较。
<font FACE="Calibri" COLOR="#vs4
<font FACE="Calibri" COLOR="#.89
<font FACE="Calibri" COLOR="#-9
<font FACE="Calibri" COLOR="#vs4
<font FACE="Calibri" COLOR="#.89
<font FACE="Calibri" COLOR="#-19
<font FACE="Calibri" COLOR="#vs4
<font FACE="Calibri" COLOR="#.89
可以看到，1vs4&&
的P值，卡方为与logistic均为&0.0001；&
的P值，logistic为0.0017，卡方为0.的P值，logistic为0.0158，卡方为0.0150，感觉P值相差不大。
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课本上说单因素的logistic回归与卡方检验是一样的。但是具体怎么一样我没有直观的认识，我只是知道是一样的，课本老师都这么说嘛。
有时候看到老师给出的表格，在做完卡方又搞个，我觉得挺纳闷的。卡方列出交叉表频数和百分比还有个统计量和值，多了值和95%的可信区间，得到的信息丰富了一些。又看到发表的一篇文章，明明做了卡方，然后又做unadjusted
OR，我觉得为什么做两次单因素分析，都是一样的。所以我觉得有必要看看到底这个单因素logistic和卡方有啥子的不同，有啥子一样。
2值等于采用χ2检验所求得的χ2值，似然比结果等于χ2检验中的似然比χ2值。logistic进行单因素分析，有的采用χ2检验进行单因素分析，实际上结果是相同的。Logistic回归提供了比χ2检验更为丰富的内容，且结果一致。（冯国双，刘德平.
医学研究中的logistic回归及SAS实现[M]，北京：北京大学医学出版社，）。
&卡方的结果：
似然比卡方
Mantel-Haenszel
Cramer V 统计量
logistic回归的结果：
Testing Global Null Hypothesis:
Chi-Square
Pr&&&ChiSq
Likelihood Ratio
确实得分检验的χ2值等于采用χ2检验所求得的χ2值，似然比结果等于χ2检验中的似然比χ2值。
因为只是验证性的，所以把最后一项作为参照。logistic回归的结果：
RESIDE 1 vs
0.25(0.12-0.5)
RESIDE 2 vs
0.32(0.16-0.65)
RESIDE 3 vs
0.5(0.29-0.88)
然后我在进行卡方的两两比较。
可以看到，1vs4&&
的P值，卡方为与logistic均为&.0001；&
的P值，logistic为0.0017，卡方为0.的P值，logistic为0.0158，卡方为0.0150，感觉P值相差不大。
&我又试着做了几个不同的例子，差异无统计学意义的，得出的P值都非常接近。
&所以，我觉得单因素还是做logistic回归比较好吧，这样得出的信息比较多，至于logistic回归与两两比较的方法，和
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