Hồi quy logistic Chọn lựa kiểm định phù hợp Biến phụ thuộc (hậu quả) Biến độc lập (nguyên nhân) Nhị giá Danh định – Thứ tự Định lượng - Đa biến (mô hình hóa) Định lượng (phân phối bình thường) T-test ANOVA Hồi quy tuyến tính Thứ tự (biến định lượng pp không bình thường) Mann- Whitney Kruskal-Wallis TQ Spearman Nhị giá Chi bình phương (cc, cs, ir) Chi bình phương (mhodds, tab2) Hồi quy logistic Hồi quy Poisson Sống còn Wilcoxon tổng quát Logrank Wilcoxon tổng quát Logrank Hồi quy Cox Generalized linear model Nội dung • Đại cương về hồi quy logistic – Tại sao phải sử dụng hồi quy logistic cho biến số nhị giá • Thống kê dịch tễ với hồi quy logistic (Nguy cơ, số chênh, RR và OR ) • Khoảng tin cậy của OR • Độ khả dĩ của mô hình • Kiểm định Wald Chọn lựa kiểm định phù hợp Biến phụ thuộc Biến độc lập Nhị giá Danh định Thứ tự -Định lượng Đa biến Định lượng T-test ANOVA Hồi quy tuyến tính Thứ tự Mann- Whitney Kruskal-Wallis TQ Spearman Nhị giá Chi bình phương Chi bình phương Hồi quy logistic Sống còn Wilcoxon tổng quát Logrank Wilcoxon tổng quát Logrank Hồi quy Cox Hồi quy logistic • Hồi quy tuyến tính đa biến Y= a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + … + b n X n • Miền xác định : (-∞ đến +∞ ) sử dụng cho biến số kết cuộc là biến định lượng • Với biến nhị giá miền xác định có giá trị (0,1) • Sử dụng phép biến đổi logit = log(odds) 0 .25 .5 .75 1 xac suat -5 0 5 logit Odds • Logit=ln(odds)=ln{nguy cơ/(1-nguy cơ)} • Odds = tỉ lệ đánh cược Odds= Nguy cơ / (1- Nguy cơ) Nguy cơ = odds /(1+odds) • Trong N người có a người bị bệnh và b người không bị bệnh – Nguy cơ = a/N – Số chênh (Odds) b a aN a N aN Na N a Na Odds = − = − = − = / 1 / Phương trình hồi quy • R (nguy cơ): (0,1) • Odds = R/(1-R): (0, +∞) • Logit=log(odds): (-∞, +∞) nn xbxbxbay r r it ++++==       − = 1 lnlog 2211 nn nn xb xbxb a nn xbxbxba Y eeee xbxbxba eeodds ) exp( 2211 2211 2211 = ++++= == ++++ Kết luận • Hồi quy logistic là một loại hồi quy tuyến tính tổng quát (generalized linear model) với phép biến đổi logit (hàm link là hàm logit) • logit=ln(odds)  odds = exp(logit) • Hồi quy logistic cho chúng ta xác định odds của từng nhóm và OR [...]... số a trong biểu thức tuyến tính - Giá trị của hệ số b của agegrp trong biểu thức tuyến tính - Phương trình hồi quy - Giá trị của hằng số a trong biểu thức tuyến tính= -2.667 - Giá trị của hệ số b của agegrp trong biểu thức = 0.3804 - Phương trình hồi quy logit=-2.667 + 0.3804 x agegrp Hồi quy Logistic với biến số thứ tự • • Chỉ có một tham số duy nhất: OR biến số • • OR giữa các mức giá trị cách nhau... của bcgscar trong biểu thức tuyến tính - Phương trình hồi quy Hãy cho biết - Giá trị của hằng số a trong biểu thức tuyến tính - Giá trị của hệ số b của bcgscar trong biểu thức tuyến tính - Phương trình hồi quy - Giá trị của hằng số a trong biểu thức tuyến tính= -.9332883 - Giá trị của hệ số b của bcgscar trong biểu thức = -1.49025 - Phương trình hồi quy logit= -0.9333 – 1.49025 x bcgscar logit = -0.9333... logit = -0.9333 – 1.49025 (nếu có tiêm) Hãy cho biết - Odds ở nhóm tiêm chủng - Odds ở nhóm không tiêm chủng - OR Hãy cho biết - Odds ở nhóm tiêm chủng - Odds ở nhóm không tiêm chủng - Phương trình hồi quy logit=-0.9333 – 1.49025 x bcgscar Ta biết: - Odds = elogit = e-0.9333 – 1.49025 x bcgscar - Trong nhóm tiêm chủng - Odds = elogit = e-0.9333 – 1.49025 = e-0.9333 x e – 1.49025 - Trong nhóm không... tỉ lệ mắc bệnh cao nếu mức độ phơi nhiễm gia tăng: Hãy so sánh - OR của nhóm tuổi 2 so với nhóm tuổi 1 - OR của nhóm tuổi 3 so với nhóm tuổi 2 - OR của nhóm tuổi 3 so với nhóm tuổi 1 - Phương trình hồi quy logit=-2.667 + 0.3804 x agegrp −2.669 + 0.3804 + 0.3804 Ta biết: oddsage = 2 e odd age =1 oddsage =3 odd age = 2 = e − 2.669+ 0.3804 = e 0.3804 e − 2.669+ 0.3804+ 0.3804+ 0.3804 = = e 0.3804 e −... các biến số không tương tác, biến nào có tác động đều (trend) và biến nào tác động không đều (phân loại) mhodds caco agegrp logistic caco agegrp mhodds caco agegrp, compare(2,1) mhodds caco agegrp, compare(3,1) mhodds caco agegrp, compare(4,1) mhodds caco agegrp, compare(5,1) xi: logistic caco i.agegrp • Data :: Create or change variable :: other variable creation commands :: interaction expansion • . logistic Hồi quy Poisson Sống còn Wilcoxon tổng quát Logrank Wilcoxon tổng quát Logrank Hồi quy Cox Generalized linear model Nội dung • Đại cương về hồi quy logistic – Tại sao phải sử dụng hồi quy logistic. luận • Hồi quy logistic là một loại hồi quy tuyến tính tổng quát (generalized linear model) với phép biến đổi logit (hàm link là hàm logit) • logit=ln(odds)  odds = exp(logit) • Hồi quy logistic. quy logistic Sống còn Wilcoxon tổng quát Logrank Wilcoxon tổng quát Logrank Hồi quy Cox Hồi quy logistic • Hồi quy tuyến tính đa biến Y= a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + … + b n X n • Miền xác định