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spss:配对logistic回归分析 -凯发k8国际首页登录

  :配对分析

  一、概述

  对病例和对照进行配比能控制影响实验效应的主要非处理因素,可以提高的效能,可分为1:1,1:n,m:n配对。中未提供专用的配对的功能,通过变换,可以使用其他方法进行分析,常用的就是带有分层的cox回归模型。

  给每一条记录一个虚拟的生存时间,一般默认病例组的生存时间较对照组短,病例算事件发生,对照算作删失,把配对因素算作分层因素,消除配对因素的影响。

  二、例题

  调查某地65岁居民发生严重感冒的情况,根据性别、年龄每个病例配两个对照,研究目的是分析注射疫苗和肺部疾病与患严重感冒之间的关系。

  相关变量级取值如下:

  id:配对的对子号。

  outcome:虚拟的生存时间,病例取值为1,对照取值为2。(也可以取其他值,如1,100,只要对照大于病例的生存时间即可)。

  lung:是否患肺部疾病,1代表有,0代表无。

  vaccine:是否注射疫苗,1代表是,0代表否。

  status:虚拟生存状态变量,病例组全为1,代表事件发生,对照组全为0,代表删失。

  三、操作步骤

  本例与普通cox模型操作相同,只需要将id作为分层变量选入模型即可。

  变量视图:

  数据视图:

  主对话框:

  结果输出:

  结果的解释同

来源:
爱科学

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