为什么会有非条件和条件logistic逻辑回归?

原创 数据小兵  2020-09-12 11:04  阅读 76 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到实践提高》

按照研究设计的不同,可将逻辑回归分为成组资料的非条件逻辑回归和配对资料的条件逻辑回归两类。

成组资料是指组与组之间是相互独立的,没有针对每一个病例去寻找他特定的对照,它是相对于配对资料而言的。

配对资料是指研究设计之初,根据潜在的影响因素如性别、年龄等将病例与对照配成对子,可以是一个病例配一个对照,也可以是一个病例配n个对照。

对于成组资料,采用的是非条件逻辑回归;对与配对资料,采用的是条件逻辑回归,两者之间有着明显的区别。

按照因变量分类数的多少,可将非条件逻辑回归分为二分类逻辑回归和多分类逻辑回归两类,二分类是指因变量只有两个分类(如是否发生出血),多分类是指因变量有三个及以上分类(如按照出血量的不同,分为轻度、中度和重度出血)。

在实际工作中我们最为常用的还是“二分类非条件逻辑回归”,即因变量是两个分类的,研究设计不是病例与对照配对设计的,而是常规的成组设计。

via:陶立元 赵一鸣 临床流行病学和循证医学

本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/2388
版权声明:本文为原创文章,版权归 数据小兵 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!
SPSS在线视频学习
欢迎订阅SPSS训练营微信公众号

评论已关闭!