如何进行条件logistic回归分析

在流行病的病例—对照研究中，为控制一些重要的混杂因素，常把病例组和对照组按照年龄、性别等因素进行配对，该法能很好地控制混杂因素对研究结果的影响。

        一般地，病例组与对照组的匹配形式为1：n （n<=3），常见的为 1:1 。

某北方城市研究喉癌发病的危险因素，用1:2 配对的病例-对照研究方法进行了调查。现选取了6个可能的危险因素并截取了25对数据。

数据赋值情况

数据视图

①数据类型：因变量Y为二分类变量，6个自变量均为分类变量。

②病例：对照 为1:2 

③分析方法：SPSS中无专门处理条件logistic回归分析的菜单操作，但很多学者推荐采用cox回归分析（后期我们将介绍SAS的处理方法）。

     

手把手教你      

【1】生成新变量TIME，

转换——计算变量——{TIME  = 2 - y  }，这是常用的一种方法，使得病例组生存时间为1，对照组生存时间为2 。

【2】进行 { cox 回归分析 }

详细过程  ▶▶▶  Cox回归分析

【3】分析——生存函数——cox回归

【4】TIME选入“时间”，y选入“状态”——定义事件的单值为1，计算方法选用“向前 Wald”，需将配对号 i 选入 “层”

     

结果分析      

详细解析可参考{  Cox回归分析  }

①模型系数的似然比检验

-2lnL = 16.112 ， 模型似然比检验卡方值为28.397，P<0.001，模型有统计学意义，可以认为所建立的logistic回归方程有意义。

②条件logistic回归分析的参数估计等

步骤4：

以检验水准 α = 0.05 ， 自变量 X2、X3、X4、X6最终被选入模型，且X2、X3、X6为危险因素，X4为保护因素。X6的显著性与检验水准很接近，实际研究中可以适当放宽要求或根据临床经验是否纳入。以自变量X6为例 ，P=0.052，，OR=37.793，即有癌症家族史是无癌症家族史患喉癌风险的37.793倍。