自学SPSS 二元logisitic回归（基本操作）
2024年07月28日
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结局变量：（如阳性）不能低于总样本量的15%（注意：用PASS的计算样本量的计算软件）（显著性）p=0.653>0.5(接受原假设，即能够反映原始变量的真实关系。是（有）->1（阴性一定是0，阳性的一定是1）重点：样本量：是自变量的5-10倍；（总样本量是自变量的5倍以上）分析->回归->二元logisitic回归。无作为一个参考类别（即0作为一个参考类别）意思是女（1）=5.034*男（0）倍；->将分类变量做一个哑变量的处理。该图又GraphPad进行绘制。拟合优度的状况：（是否良好）
2024/3/25：
spss 二元logisitic 回归：
基本了解：因变量：分类变量；
自变量：连续变量;(若有分类变量，则变为哑变量)
-à主要用于医学方面：
重点：样本量：是自变量的5-10倍；（总样本量是自变量的5倍以上）
（样本量的一般准则）
结局变量：（如阳性）不能低于总样本量的15%（注意：用pass的计算样本量的计算软件）
分析->回归->二元logisitic回归
自变量为分类变量的处理：->将分类变量做一个哑变量的处理
即分类协变量；
生成哑变量之后：
一般：无（否）->0; 是（有）->1（阴性一定是0，阳性的一定是1）
其中，无作为一个参考类别（即0作为一个参考类别）
继续->选项->霍斯摩…+exp(b)的置信区间.->
确定：
结果：
0代表一个参考类别，1代表一个
拟合优度的状况：（是否良好）
（显著性）p=0.653>0.5(接受原假设，即能够反映原始变量的真实关系
exp(b)：（or）
分类协变量
意思是女（1）=5.034*男（0）倍；
（显著性<0.5，显著性影响）
其他变量类同；
自变量（协变量）：
bmi:
比多一个单位，导致因变量提升0.326倍。
可见，家族史是一个核心因素；（or）
该图又graphpad进行绘制
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