找回密码
 注册

微信登录,快人一步

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 1587|回复: 8

[转帖] 如何利用SPSS进行有序多分类logistic回归分析

    [复制链接]
发表于 2017-9-12 09:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册登录,享用更多感控资源,助你轻松入门。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?注册 |

×
本帖最后由 御剑迎风 于 2017-9-12 09:09 编辑

1、问题与数据

在某胃癌筛查项目中,研究者想了解首诊胃癌分期(Stage)与患者的经济水平的关系,以确定胃癌筛查的重点人群。为了避免性别因素对结论的混杂影响,研究者将性别(Sex)也纳入分析(本例仅为举例说明如何进行软件操作,实际研究中需控制的混杂因素可以更多)。研究者将所有筛查人群的结果如表1,变量赋值如表2。
表1. 原始数据

表2. 变量赋值情况
2.png

                               
登录/注册后可看大图

2、对数据结构的分析

该设计中,因变量为四分类,且分类间有次序关系,针对因变量为分类型数据的情况应该选用Logistic回归,故应采用有序多分类的Logistic回归分析模型进行分析。
有序多分类的Logistic回归原理是将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归,例如本例中因变量首诊胃癌分期有1-4期,分析时拆分为三个二元Logistic回归,分别为(1 vs 2+3+4) 、(1+2 vs 3+4)、(1+2+3 vs 4),均是较低级与较高级对比。需注意的是,有序多分类Logistic回归的假设是,拆分后的几个二元Logistic回归的自变量系数相等,仅常数项不等。其结果也只输出一组自变量的系数。
因此,有序多分类的Logistic回归模型中,必须对自变量系数相等的假设进行检验(又称平行线检验)。如果不满足平行线假设,则考虑使用无序多分类Logistic回归或其他统计方法。

3、SPSS分析方法

(1)数据录入SPSS
首先在SPSS变量视图(Variable View)中新建四个变量:ID代表患者编号,Sex代表性别,Income代表收入水平,Stage代表首诊胃癌分期。赋值参考表1。然后在数据视图(Data View)中录入数据。
3.png
(2)选择Analyze → Regression → Ordinal Logistic
4.png
(3)选项设置
5.png
将因变量Stage放入因变量(Dependent)位置,自变量性别(Sex)、收入水平(Income)为分类变量,故放入因子(Factors)位置。若研究中还有连续型变量需要调整,则放入协变量(Covariate)位置。
点击输出(Output)选项,勾选平行线检验(Test of parallel lines)。其余选项维持默认。点击确定(OK) 6.png

4、结果解读


(1)Case Processing Summary
给出的是数据的一般情况,这里不进行介绍。
(2)模型拟合优度检验
有两个,一个是似然比检验结果(Model Fitting Information).该检验的原假设是所有纳入自变量的系数为0,P(Sig.)<0.001,说明至少一个变量系数不为0,且具有统计学显著性。也就是模型整体有意义。
7.png
另一个结果是拟合优度检验(Goodness-of-Fit)结果,提供了Pearson卡方和偏差(Deviance)卡方两个检验结果。但是,这两个检验结果不如上图的似然比检验结果稳健,尤其是纳入的自变量存在连续型变量时,因此推荐以似然比检验结果为准。

(3)伪决定系数(Pseudo R-Square)
对于分类数据的统计分析,一般情况下伪决定系数都不会很高,对此不必在意。
(4)参数估计(Parameter Estimates)
8.png

阈值(Threshold)对应的Stage=1,2,3三个估计值(Estimate)分别是本次分析中拆分的三个二元Logistic回归的常数项。位置(Location)中Sex和Income变量对应的参数估计值为自变量的估计值。其中Income为多分类,在分析中被拆分成了三个哑变量(即Income 取值1、2、3),分别与Income=4的组进行对比。且有序多分类Logistic回归假定拆分的多个二元回归中自变量系数均相等,因此结果只给出了一组自变量系数。
Income=1系数估计值(Estimate)为-1.617意味着,在调整性别变量的情况下,Income=1(即收入水平最低)的组,相比于Income=4(收入水平最高)的组,初诊胃癌分期至少低一个等级的可能性是exp(-1.617)=0.198倍。其他系数解释相同。这说明,收入水平低的人群,其初诊胃癌时病情更严重。
Sex变量系数无统计学意义(P=0.428),如果没有其他证据证明不同性别的初诊胃癌分期有区别,那么从模型精简的角度考虑,应当将Sex变量从模型中去掉再次进行回归,得到收入水平的参数估计值。如果研究者比较肯定不同性别初诊胃癌分期会产生区别,那么即使在本研究中其系数无统计学意义也应保留在模型中(因为无统计学意义有可能是因为样本量小造成的,并不能说明该变量不产生影响)。本研究中予以保留。
(5)平行线假设检验(Test of Parallel Lines)
9.png

该检验的原假设是三个二元Logistic回归自变量系数相等,检验P(Sig.)值为0.052,不拒绝原假设,可以认为假设成立,可以使用多重有序Logistic回归。如果将参数无统计学意义的Sex变量去掉,会发现平行线假定检验P值会增大(P=0.175)(是否去掉Sex变量重回归,取决于是否有充足研究证据证明Sex是一个混杂变量,如果是,Sex变量应保留在模型中)。

5、结果汇总

胃癌患者的初诊分期与患者的收入水平有关。低等收入、中等收入与中高等收入人群与高等收入人群相比,初诊胃癌分期低至少一个等级的可能性分别为0.198(P<0.001)、0.310(P<0.001)、0.640(P=0.071)倍。

评分

参与人数 2威望 +2 金币 +5 收起 理由
SSS~ + 2 + 4 很给力!
二道桥的羊肉串 + 1 赞一个!

查看全部评分

回复

使用道具 举报

发表于 2017-9-12 09:25 | 显示全部楼层
谢谢老师分享。                                   
回复

使用道具 举报

发表于 2017-9-12 10:14 | 显示全部楼层
这个大学的时候学的东西,现在忘的差不多了,老师能不能介绍些常用的简单的统计学知识,比如率、百分比、卡方检验、T检验、再给点示例,谢谢。
回复

使用道具 举报

 楼主| 发表于 2017-9-12 14:33 | 显示全部楼层
丨楚丨河丨 发表于 2017-9-12 10:14
这个大学的时候学的东西,现在忘的差不多了,老师能不能介绍些常用的简单的统计学知识,比如率、百分比、卡 ...

好的 过一段时间我将从基础知识讲起
回复

使用道具 举报

发表于 2017-9-13 10:41 | 显示全部楼层
很好的学习材料!
回复

使用道具 举报

发表于 2018-1-3 22:34 | 显示全部楼层
下载学习了,谢谢老师分享
回复

使用道具 举报

发表于 2018-2-7 10:45 | 显示全部楼层
谢谢,非常感谢,可以学到这么多
回复

使用道具 举报

发表于 2018-6-30 22:08 | 显示全部楼层
下载学习了,谢谢老师分享
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册 |

本版积分规则

快速回复 返回顶部 返回列表