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【积分求助】多元逐步logistic回归分析问题 希望各位大侠不吝赐教 感激不尽
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这个帖子发布于3年零18天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题已解决悬赏丁当:10
本人做一个血糖达标与否的影响因素分析，单因素分析用的卡方检验，性别P＞0,05 提问 在做多因素分析时要不要把性别这个混杂因素列入协变量，（我自己做拉一下 结果性别进入最后的结果 这样的结果可以吗？怎么解释）
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很抱歉，因为上午时间仓促以及我的臆断造成了一些错误。后来我仔细思考了一下，又查证了一些文献。我认同
的说法，是否为独立危险因素和是否交互并无直接关系。看到一个独立危险因素的定义，就不翻译了，直接贴图吧（摘自
）。所以，当单因素分析有统计学意义，纳入其他因素进入模型后，该因素仍然具有统计学意义，那么该因素就是独立危险因素。纳入的因素是否有交互作用，则有赖于统计模型的优化和专业的判断。多谢
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单因素分析的结果提示为可能危险因素，不是说就是危险因素。有可能是受到其他因素的影响产生的效应。而logit是控制了那些对其产生影响的因素后的结果，解释为独立危险因素现在该懂了吧，统计专业研究生为您服务
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forsun1015 所谓独立危险因素，是指和其他因素之间不存在交互作用，而不是指单因素分析时是否具有统计学意义。比如模型中纳入了A因素和B因素，做出来A因素p值0.05，那A是不是独立于B的危险因素呢？此时应该在模型中加入A和B的交互作用项A*B。若A*B的p值>0.05，那A就是独立危险因素。个人见解，若有错误还请指正。 我认为并不是说和其他因素不存在交互作用，而是通过logistic回归等校正了交互作用以后，仍然对结果产生影响，即p小于0.05的，可称之为独立危险因素。即该因素能独立对结果产生影响。
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本帖最后由 wanghaidong918 于
10:52 编辑
面板固定效应模型可以固定个体（比如省份）以及时间因素。
如果观测值是多年多省内各行业的平均收入，如何固定三个因素（年份，省份以及行业呢）来进行回归呢？这是不是属于Multilevel Analysis的范围呢？
目前知道用stata进行多层回归的命令是xtmixed，好像和我想同时固定三种因素有些不同，请教各位固定三种因素的回归如何用stata做呢？非常感谢！
载入中......
xianghui2081 发表于
帮顶谢谢，已经学习到一些知识，欢迎讨论
世上万事，不过是一懒二拖三不读书。
请教：您用Multilevel Analysis分析什么具体问题？去年听了一个讲座，好像这种方法可以估计面板数据模型里面的不随时间改变的因素。
xianghui2081 发表于
请教：您用Multilevel Analysis分析什么具体问题？去年听了一个讲座，好像这种方法可以估计面板数据模型里面 ...我分析的是不同国家不同行业的收入差距的影响因素。
是的，多层数据模型里不随时间改变的而随国家或行业而改变的因素。
世上万事，不过是一懒二拖三不读书。
每个国家行业的分类标准是不一致的，所以你如果针对不同国家不同行业，就很难区分层级了。
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这个经典，会一直关注的。
lihoujian 发表于
每个国家行业的分类标准是不一致的，所以你如果针对不同国家不同行业，就很难区分层级了。谢谢建议！貌似最开始的方式可以直接加虚拟变量，但是如果加国家行业时间三个虚拟变量的话，自由度会损失很多，结果常常不显著。而且人家也可以提出有些影响并不一定是fixed。我自己感觉也许可以两种都做，比如国家作为第一层以及行业作为第一层，来比较对结果影响大不大。现在的一些争论是行业的影响能否看作random effect.
世上万事，不过是一懒二拖三不读书。
谢谢建议！貌似最开始的方式可以直接加虚拟变量，但是如果加国家行业时间三个虚拟变量的话，自由度会损失很多，结果常常不显著。而且人家也可以提出有些影响并不一定是fixed。我自己感觉也许可以两种都做，比如国家作为第一层以及行业作为第一层，来比较对结果影响大不大。现在的一些争论是行业的影响能否看作random effect. 你以国家作为第一层，似乎有些不妥。因为国家作为第一层的话，国家所包含的行业就看成组内差异较小的不同个体，事实上，每个国家的不同产业之间的差异是蛮大的，体现在产业本身上、中和下游之间的垂直分工关系的差异、产业性质导致的产出效率差异等等。所以我建议，你可以分不同的国家来分别进行HLM, 将行业看成一个总体，每个行业包含的公司看成个体，那么第一层就是每个行业所包含的公司，而第二层就是行业层面了。然后来比较不同国家的产业之间的差异
好的意见建议
总评分:&学术水平 + 1&
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lihoujian 发表于
你以国家作为第一层，似乎有些不妥。因为国家作为第一层的话，国家所包含的行业就看成组内差异较小的不同个 ...非常感谢你的建议！我的数据结构是这样的，不同年份不同国家中不同行业的基尼系数。所以如果分不同国家分别进行HLM，我的数据点太少了，没有公司的数据。我现在是将年份nested in行业，然后把行业nested in国家。把国家的影响以及行业的影响看作是random effect, 然后加入年份的虚拟变量，即看作fixed effect。然后就收到一些问题，比如行业的影响能否看作随机的，这个数据结构是要用HLM做吗，HLM中的那种模型最合适等等。。所以现在还是困惑状态，呵呵。
世上万事，不过是一懒二拖三不读书。
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【求助】关于二分类Logistic回归分析的结果解释问题！
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这个帖子发布于5年零146天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
分析数据过程中遇到了不少麻烦，也学到了不少新知识，但还是有很多东西不太明白。希望高人可以指点我啊！！在做肺癌淋巴结转移规律及其影响因素的研究，其中多因素分析使用二分类Logistic回归，按照书上说的将weizhi（共5个）、bingli（共5个）以及shushi（3个）这三个无序性的分类变量设置的哑变量，输出的结果让我看的有些混乱，请懂的大侠帮忙。下面是我的数据类型和做出的结果：首先是数据形式
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smallhill0000 编辑于
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先搞清比数比OR（odds ratio)的意义（请看流行病学）：OR=1 表示自变量与结局间无关联，OR&1 表示自变量与结局间存在正关联（增加风险）越大关联越强，OR&1 表示自变量与结局间存在负关联（减少风险），越小关联越强。在logistic回归中，EXP（b)=OR
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接着是分类变量编码情况：
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接着是上述三个结果（block0：beginning中的variables not in equation结果）：
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smallhill0000 编辑于
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向各位前辈请教spss的多元回归方程的问题
向博主请教：像“性别”这种变量可以引入回归方程做多元回归分析吗？
[ Last edited by 乔布斯了吗 on
at 12:56 ]
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【答案】应助回帖
★ wenjing120: 金币+1, 欢迎常来科研版哦
性别变量就2个，你说引入回归方程，两点能回归出什么模型？我很好奇，充其量只能是一个两两比较的对照。
独上高楼。。。
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【答案】应助回帖
性别可以引入回归中。不管是平均数的差异检验还是方差分析，本质上都是回归分析。但是当性别和其他变量一起放入回归方程中，相对于简单的两两比较的优势在于还控制了其他的变量。简单的两两比较并不能控制其他额外的变量。
南怀瑾大师，一路走好！
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【答案】应助回帖
性别属于类别变量。当做多元回归分析的时候，一般把类别变量（如年龄、性别等）作为控制变量，和其他连续变量放在一起做分层回归分析。将类别变量放在第一层做强迫回归，将其他连续变量放在第二层做逐步回归。有时候因为研究目的不同，也需要分多层回归。
做该做的事，让别人说去吧！
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【答案】应助回帖
可以，但需要进行虚拟编码或效应编码。虚拟编码的意思，是把类别变量虚拟为连续变量，具体而言，比如新建一个变量，男性赋值为1，女性赋值为0，这个新变量就是原性别变量的虚拟变量，可以直接纳入回归模型。在解释结果的时候，女性是一个参照组，男性是目标组，性别虚拟变量的回归系数反映的是“男性相对于女性而言的情况”。效应编码与虚拟编码类似，但不设置对照，可以同事看到两组的情况，是将男女分别编码为1和-1，解释结果的时候需要注意。一般而言，回归分析中虚拟编码用得较多。
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