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哈佛大学医学院： 陈常中 2012 年 11 月 Mark.chen@empowerstats Changzhong_chen@dfci.harvard

医 学论文 写 作系列 讲座 I 数据统 计分析 思 路 第二部分： 回归分 析基础. 哈佛大学医学院： 陈常中 2012 年 11 月 Mark.chen@empowerstats.com Changzhong_chen@dfci.harvard.edu. 回归方程 与 t 检验 / 方差分析 / 卡方检验 等. 原来你也能做我的工作，不会抢我的饭碗吧？哈哈！. Y i = β 0 + β 1 * X i + e i. β 0. e i. X = 0. β 1. X = 1. e i. ？ β 1 = 0. β 0 + β 1.

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Presentation Transcript

  1. 医学论文写作系列讲座I 数据统计分析思路 第二部分：回归分析基础 哈佛大学医学院： 陈常中 2012年11月 Mark.chen@empowerstats.com Changzhong_chen@dfci.harvard.edu

  2. 回归方程 与 t检验 / 方差分析 /卡方检验等 原来你也能做我的工作，不会抢我的饭碗吧？哈哈！

  3. Yi=β0+β1*Xi+ei β0 ei X = 0 β1 X = 1 ei ？β1= 0 β0+β1

  4. X=0，1 X=1， Y=β0+β1*X • X=0， • Y=β0 • Y=β0+β1

  5. X=0，1，2 I：Y=β0+β1*X • X=0， Y=β0 X=2， Y=β0+β2 • X=1， Y=β0+β1 • X=2， Y=β0+β1*2 II：Y=β0+β1*(X=1) +β2*(X=2) • X=0， Y=β0 • X=1， Y=β0+β1

  6. Y5 = β0 + β1*(X6=1) + β2*(X6=2) Y5 = β0 + β1*X6

  7. 文献中的回归分析应用

  8. 广义线性回归方程 f(Y) = β0 + β1*X1+ β2*X2+ β3*X3+ β4*X4+ …… Y：收缩压值？ f(y)=Y Y: 是否高血压？f(y)=logit(y)

  9. 三组（X=0、1、2）率的比较 • Y=0 Y=1合计 率(p) 比值 • X=0， n00n01N0 n01/N0n01/n00 • X=1， n10n11N1 n11/N1n11/n10 • X=2， n20n21N2 n21/N2n21/n20

  10. 率与比值 率： p = N(y=1) / N(total) 0 - 1 比值： odd = N(y=1) / N(y=0) 0 - ∞ odd = p / (1-p) logit(Y) = log(p / (1-p) ) 两组比值比: Odds ratio (OR) =(P1/(1-P1) ) / ( P0/(1-P0) )

  11. 三组（X=0、1、2）率的比较 log(P/(1-P)) = β0 + β1*(X=1) + β2*(X=2) • X=0， log(P0/(1-P0))=β0 • X=1， log(P1/(1-P1))=β0 + β1 • X=2， log(P2/(1-P2))=β0 + β2 • log( P1/(1-P1) ) - log( P0/(1-P0) ) =β1 log( ( P1/(1-P1) ) / ( P0/(1-P0) ) ) =β1 • OR(X=1 vs. x=0) = eβ1 • OR(X=2 vs. x=0) = eβ2

  12. 文献中的回归分析应用

  13. 练习 读入 regdd.xls • 用单因素分析模块分析X6 与Y5 关系 • 将X6转换成连续性变量X6.CONT分析其余Y5 的关系 • 将Y5转换成2分类变量Y5.P80，取最高的20%为1，下面的80%为0。分析X6、X6.CONT 与Y5.P80的关系

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