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今天简单读一篇量表问卷中应用二项logistic回归的论文。
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研究目的：
了解宜昌某高校在校大学生抑郁和焦虑现状及影响因素。
小兵：大家注意，一般研究目的是“影响因素”或“相关性”的，基本就是要用回归方法了，具体可能是线性回归、logistic回归、cox回归等。当然也可能是其他方法，回归最常见。
研究方法：
分层随机抽取宜昌某高校医科、理工科、文科本科生各115人，使用自评抑郁量表和焦虑自评量表进行问卷调查。
测量工具：
(1)自评抑郁量表(SDS)，该量表由20个条目组成，包含4组特异性症状。根据抑郁指数划分抑郁程度：0~<0.50为无抑郁，0.50～<0.60 为轻度抑郁，0.60～<0.70为中度抑郁，0.70～1.0为重度抑郁。
(2)焦虑自评量表(SAS)，该量表有20个项目，分别代表焦虑的20种症状。采用4级评分,评定现在或过去1周的焦虑程度的主观感受。20个条目的总分乘以1.25即得到标准分，分数越高代表焦虑程度越高。按标准分划分焦虑等级：无焦虑(0～<50分)，轻度焦虑(50～<60分)，中度焦虑(60～<70分)，重度焦虑(≥70分)。
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小兵：抑郁或焦虑的结局，无、轻度、中度、重度，在专业上是等级资料，这是一个重要信息。
统计方法：
统计学处理应用SPSS13.0 统计软件进行分析，计数资料以频数和率表示，采用卡方检验比较组间差异；以是否有抑郁或焦虑作为因变量分别使用Logistic回归分析对可能影响抑郁或焦虑的因素进行分析，以P＜0.05为差异有统计学意义。
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小兵：明确定义了本研究的因变量，是否有抑郁和是否有焦虑。这里就抹去了前面提到的等级资料属性。
有的读者可能就会有疑问：那我可以直接按等级资料，做有序logistic回归吗？我认为是可以尝试/测试。
作为读者你最好是在这地方停下来思考一下，我应该做二项logistic还是有序logistic回归。
单因素分析结果：
从表1得知，体育运动、年级、网瘾、家住城镇、家庭经济状况、单亲家庭对大学生抑郁的产生有影响(P＜0.05)；
表1的其他变量结果略，双击图片可放大看，更清晰。
其他论文的单因素三线表，供参考：
（部分结果）
多因素分析结果：
从表2得知，在多因素对大学生抑郁的影响的Logistic 回归模型中，有网瘾、家庭经济状况差、来自单亲家庭是大学生抑郁产生的危险因素，爱好体育运动是其保护性因素(P＜0.05)；
焦虑多因素分析结果略。
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小兵：此项研究属于探索性影响因素分析，作者采用“先单因素后多因素”的形式进行分析。
单因素阶段，根据自变量X的类型，可选用的方法包括t检验，方差分析，卡方检验以及单因素logistic。如果你担心遗漏某些重要因素，可适当放宽P值标准。
多因素分析的表格，主要要报告回归系数、标准误、wald 卡方统计量、P值、OR值及OR 值置信区间。
其他论文的多因素logistic回归三线表，供参考：
（部分结果）
其他论文的三线表，表头：
讨论：
只摘录其中一个点，如下：
本研究通过抑郁焦虑自评量表调查显示焦虑的发生率为24.7% ，明显高于文献[1]报道的11.0% ;而抑郁的发生率则为31.2% ,与文献[1]报道的31 .5%相近。
其原因可能是既面临学医、毕业压力，又面临找工作、考研的压力。因此,高年级大学生的抑郁、焦虑的发生率是最高的。
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小兵：讨论怎么写？可以借鉴一下这篇。找一篇类似常模的研究论文成果，与其中的重要结果进行比较，并解释有差异的原因。
论文原文引用信息：
郑世华,仝巧云,郑爱军.大学生抑郁和焦虑状况调查及相关因素分析[J].重庆医学,2016,45(20):2835-2837.
以上内容来自于原作者的论文，本公号未经作者同意进行摘读/摘录并略作总结，如有不妥，请告知删除。
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作者数据小兵，统计学知识博主，长期从事统计软件应用研究与数据分析工作，付费学员5000+