Question

二元logistic回归结果解读

Answer 1

回归分析研究多个因素对结局的影响情况。如果结局变量是连续数值型变量,那么无论自变量是什么类型,都需要选择线性回归;例如,饮食对血糖的影响,必须选择线性回归,因为血糖为连续数值型变量。如果结局变量是二分类变量,例如家族史、不良生活习惯是否会导致卵巢癌,结局变量卵巢癌(有、无)为二分类变量,因此必须选择二元Logistic回归这种统计方法。 在医学研究中,二分类变量是非常常见的。例如,患者的存活和死亡、复发和未复发、预后良好和预后不良等等均为二元变量。

在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析（SPSSAU通用方法里面的线性回归）；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。

结合实际情况，可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析，如下图。

Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。