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第十七章
二项分类变量与数值变量关系的分析
主讲老师：陈青山
数据
数据特征：
影响变量：数值变量。
结果变量：二项分类变量。
分析目的：
分析数值变量对二项分类变量的影响。
统计方法：
采用二分类的Logistic回归分析。
实例
实例分析
数据特征：
影响变量：数值变量，肾细胞癌组织内微血管数（count）（单位：个）；
结果变量：二项分类变量，癌细胞是否转移（outcome=1，0），包括有转移、无转移两种。
分析目的：
了解肾细胞癌组织内微血管数对肾细胞癌是否转移的影响。
统计方法：
采用二项分类的Logistic回归分析。
SAS的计算程序
SAS的计算结果
反应变量的响应剖面（ResponseProfile）：
反应变量的水平排序为降序，
按照outcome=1的概率拟合模型。
SAS中对模型是否成立的检验使用了似然比检验（LikelihoodRatio）、Score检验和Wald检验三种方法。
似然比检验结果x2=8.27，P=0.0040.05；
Score检验结果x2=7.02，P=0.0080.05；
Wald检验结果x2=5.50，P=0.0190.05。
P值均小于0.05，故可以认为模型成立。
OR值为1.029，P=0.0244，OR95%CI为（1.005，1.054），差异有统计学意义，
可以认为肾细胞癌组织内微血管数每增加1个，肾细胞癌转移的可能性增加0.029倍。
SPSS的操作步骤：
SPSS的计算结果：
模型系数的全局性检验结果显示：
似然比x2=8.27，P=0.0040.05，
故可认为该模型成立。
经二分类Logistic回归分析：
OR值为1.029，P=0.019，OR95%CI为（1.005，1.054），差异有统计学意义，
可以认为每增加1个肾细胞癌组织内微血管数，肾细胞癌转移的可能性增加0.029倍。
谢谢！
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