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 选用logistic回归:依据:1,因变量是二分类变量;2,x和各自lo git(p)经计算,作图,是有线性关系的.3,logistic回归在病例对照研究中应用十分广泛,较适合
 已知类似研究已经有很多,大部分研究都是评价病理检查结果和诊断初期临床指标对预后的预测价值.当然各个研究的结果还是有差异的,但比较公认的是x1,x3,x4,x10与患者进入尿毒症(1)显著相关.
 此次我们主要想探索随访期间临床指标是否是独立危险因素,也就是想验证,其实诊断后的后期治疗对结果也是相当重要的.所以我们收集了相对比较多的随访指标.
 现在问题来了:
 1,指标这么多,将近20个,依据每个因素起码对应有5-10个例子(10个为宜)的标准,这么多扔进去自由度增加,方程结果会不会非常不可靠.看了丁香园上好多帖子,有建议单因素分析有意义的结果纳入多因素的(据说是典型错误,见胡良平老师的书).有建议减少变量的,比如前进法或者后退法的(初稿我也是这么写的,被审稿人喷了一顿,说是stepwise是一个horriable idea,让我把所以变量 all enter ).也有建议直接enter的(在国际期刊中比较普遍,我们统计学老师也表示enter在专业上用的比较普遍,能减少一类错误).到底有没有权威定论,哪一种才是对的呢.考虑到样本量问题,把我收集到的全部变量enter也不实际吧.除非我后台先把所有变量筛一遍,然后只在文章中列出后台筛选出比较有意义的,然后说我只收集了这几个,然后进行分析吗😂,这个方法有没有太瞎.
 2,共线性诊断问题,logistic回归要求各个变量间独立,但是临床资料间相关在所难免啊."多重共线性的诊断(SPSS中的指标):a容许度:越近似于0,共线性越强;b特征根:越近似于0,共线性越强;c条件指数:越大,共线性越强;"到底数值达到哪一种程度才算有共线性呢?0.5?0.7?0.9?.有共线性又该怎么办呢,剔除?剔除标准?
 3,接着为了减少关注的因素,我把分析的目标重点转向了已经被研究烂的病理指标x1,x2,x3.进行多种模型的multivariable logistic回归分析.model1,只纳入病理指标x1,x2,x3. model2, 病理指标+诊断初期临床指标,探索被矫正后的病理指标的预后评估价值,model3,病理指标+随访期间临床指标,探索被随访指标校正后病理指标的预后评估价值.最好的预期是校正随访指标后,病理指标的预测效果降低,证明随访指标的重要性.不知我这样的统计分析方案是否合理.model4为了不被审稿人喷,所有指标all enter,查看独立危险因素.其实这样做也有弊端,我到底该拿哪一次的or结果做为最后的结果呢.
 主要我是统计小白,最近恶补统计学内容,却还是无法理解透彻,一头雾水.
 还请各位老师帮忙答疑解惑!对我使用的统计方法有错误的地方还请多多指点,感激不尽!
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 2016-07-06 16:05 浏览 : 8642 回复 : 22
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 shudanhua 编辑于 2016-07-06 16:24
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 2楼
 还有一个问题,搜了好多资料都没有得出一个明确的答案:cox生存分析是否适用于病例对照研究.(我看到的大部分文献都是在队列研究资料中使用cox生存分析)
 起先我在logistic和cox中徘徊了很久,最终确定下来用logistic,因为logistic在病例对照研究中的应用还是广泛的,而cox在病例对照研究中应用的文献和支持资料几乎没看到.
 但是没有找到权威的合理的回答心里还是不开心啊.
 比如我们这个研究,病例组和对照组都有一个肾脏存活时间,病例组是从确诊到进入尿毒症之间的时间范围,对照组是从确诊到随访结束的时间范围.统计基础非常薄弱,并没有很全面的统计思维的我目测用cox分析的话结果会更加有临床意义.因为对照组以后也是有一部分人可能进入尿毒症期的,只是一个时间的问题.从cox分析的话结果可以这样解释:"x1,x2,x...是阳性的患者会更加快速地进入尿毒症",感觉比"x1,x2,x...是阳性的患者进入尿毒症的概率是阴性患者的n倍"更加有临床意义也符合实际.
 不知我上述的想法靠不靠谱.希望各位老师指点迷津!多多回复!!谢谢!!!
 2016-07-07 10:04
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 • "小感冒"酿成的"大灾祸"?
 pearzhouq
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 3楼
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 试着回答一下:
 1. 多变量分析并没有正确直接计算样本量的办法,还有争议.
 所谓要求样本量尽可能大,自变量数少,这也只是为了使检验效能尽量大一点而已,
 如果确实做不到,也没有必要过分要求.
 个人以为,毕竟不是临床药物研究,所以达到效能达到0.8这样可能并不需要.
 但为什么还要需要,
 就是因为样本量太小的话,OR值会显著增大!
 In principle, there is no limit per se to how many predictors you can have. You can estimate 2 billion "betas" in principle. But what happens in practice is that without sufficient data, or sufficient prior information, it will not prove a very fruitful exercise. No particular parameters will be determined very well, and you will not learn much from the analysis.
 
 至于到底选哪种办法,可以选择向前法forward stepwise,逐步筛选重要性强的自变量.
 最后以AIC值为评估标准,进行筛选匹配的模型好了.
 2. logistics并没有要求完全非共线!
 严格来说只有多元线性回归/方程如此.
 当然,现在完全没有共线的很少.
 自变量越多,相互作用interaction越多.
 真有10个,那就是C(10,2),也就是10×9=90个相互作用需要考虑!!
 单独个体的各项指标难免有关系,这本来就暗示很有可能不是独立性!
 当然现在都是软件算,
 但弄太复杂真心没有必要.
 有相互作用很正常,直接计算出来就好了,有显著差异就写出来进行讨论好了.
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 变量过多,就需要处理一下.