医学统计学logistic回归分析步骤
spss怎么做校正后的or值？
spss怎么做校正后的or值？
（1）OR值的定义 计算OR值（比值比），可以确定两组结果发生的比较风险。当使用logistic回归对二元因变量建模时，有时会通过OR值对结果进行解释。
（2）操作步骤 Logistic回归中，自动会输出OR值及95%置信区间。如果想单独计算两组数据的OR值、及其置信区间和p值，可使用【医学研究】--【OR值】。
例如，以吸烟者和罹患肺癌的风险为例。暴露组（吸烟者）中有20人患上肺癌（阳性），80人没有患上肺癌（阴性）；而非暴露组（非吸烟者）中，有5人患上肺癌，95人没有患上肺癌。
现希望分析暴露与疾病风险程度的关系（OR值），并且可查看发病率比例情况（RR值）。
①选择【医学研究】--【OR值】。
②在下面的文本框中输入数据，然后单击“开始分析”按钮即可。 本例子中暴露组中阳性（患病）的数量为20，暴露组中阴性（未患病）的数量是80；非暴露组中阴性（患病）的数量为5，非暴露组中阳性（未患病）的数量是95。置信水平默认为95%。 （3）结果解读 输出结果如下： 结果显示，吸烟者患癌症的风险是非吸烟者患癌症风险的4.75倍。 与非吸烟者相比，吸烟者的发病率是非吸烟者发病率的4倍。
二元logistics回归方法选什么？
二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种，以下是spss手册中的介绍： Logistic 回归：变量选择方法 方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。通过使用不同的方法，您可以从相同 的变量组构造多个回归模型。 ? Enter. 一种变量选择过程，其中一个块中的所有变量在一个步骤中输入。 ? 向前选择（条件）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在条件参数估计基础上的似然比统计的概率。 ? 向前选择（似然比）. 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于在最大局部似然估计的似然比统计的概率。 ? 向前选择 (Wald). 逐步选择方法，其中进入检验是基于得分统计量的显著性，移去检验是基于 Wald 统计的概率。 ? 向后去除（条件）. 逐步向后选择。移去检验基于在条件参数估计的似然比统计量的概率。 ? 向后去除（似然比）. 逐步向后选择。移去检验基于在最大偏似然估计基础上的似然比统计量的概率。 ? 向后去除（Wald）. 逐步向后选择。移去检验基于 Wald 统计量的概率。 输出中的显著性值基于与单个模型的拟合。因此，当使用逐步方法时，显著性值通常无效。 所有被选自变量将被添加到单个回归模型中。不过，您可以为不同的变量子集指定不同的进入方法。例如，您可以使用逐步式选择将一个变量块输入到回归模型中，而使用向前选择输入第二个变量块。要将第二个变量块添加到回归模型，请单击下一个 。