SPSS:配对logistic回归分析

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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,可以提高统计分析的效能,可分为1:1,1:n,m:n配对。SPSS中未提供专用的配对logistic回归的功能,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:

SPSS:配对logistic回归分析

  数据视图:

SPSS:配对logistic回归分析

  主对话框:

SPSS:配对logistic回归分析

  结果输出:

SPSS:配对logistic回归分析

  结果的解释同logistic回归

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