2022年医学专题—流行病学常用多因素回归统计分析(1).pptx

流行病学资料的多因素回归(hugu)分析,郑卫军 流行病学(li xn bn xu)与卫生统计学教研室,第一页，共七十八页。,disease,source,gene,environment,health,habit,SES,gender,age,?,Example of complexity of medical study,第二页，共七十八页。,Example of complexity in medical study,physicalactivity,eating,drinking,smoking,social economic status,enduredglucose,bloodpressure,weight,cholesterol,diabetes,coronary heart disease,environment,life style,endogeneousfactors,diseases,第三页，共七十八页。,流行病学多变量分析(fnx)工具,回归多因素、多元线性回归多因素、多元logistic回归COX 比例(bl)风险模型主成分分析因子分析聚类判别分析路径分析结构方程模型,第四页，共七十八页。,本章(bn zhn)我们来交流点什么？,多因素(yn s)线性回归多因素logistic回归多因素COX 回归,第五页，共七十八页。,本讲学习(xux)目标,掌握(zhngw)多因素回归的技巧及注意点,第六页，共七十八页。,一、多因一果的回归(hugu)分析方法,比较研究实验因素(yn s)与疗效实验组VS对照组：t检验、卡方、秩和、方差分析相关性研究相关分析回归分析,第七页，共七十八页。,多因素问题常见(chn jin)情况,常见于观察性研究探讨多个因素作用模式(msh)分析由于分组不均衡造成存在着混杂因素实验性研究也可以遇到。基本的处理方法：多因素回归,第八页，共七十八页。,举例(j l)关于胰脏癌病人生存时间的研究。该研究的终点为死亡，包括很多可能影响生存的因素,第九页，共七十八页。,本例目标分析影响生存的多个因素，因素间地位(dwi)平等,第十页，共七十八页。,举例 关于(guny)胰脏癌病人生存时间的研究。该研究的终点为死亡，探讨术中放疗对生存的影响,第十一页，共七十八页。,本例目标探讨术中放疗(fn lio)较未放疗(fn lio)是否影响生存，其它为混杂因素，需要排除混杂干扰,第十二页，共七十八页。,COX回归分析(fnx)结果,第十三页，共七十八页。,多因素(yn s)回归,多因素线性回归：因变量定量资料多因素logistic回归：因变量是分类资料（常见二分类）多因素Poisson回归：因变量是泊松分布资料多因素COX比例风险模型：因变量是时间生存(shngcn)资料多因素回归的自变量：可以是定量，也可以是分类资料,第十四页，共七十八页。,不同方法的应用(yngyng)场合,病例对照研究(ynji)？队列研究？实验性研究？,第十五页，共七十八页。,不同方法的应用(yngyng)场合,线性回归 队列/实验性研究(ynji)Logistic回归 病例对照/队列/实验性研究Poisson回归 队列COX模型 队列/实验性研究,第十六页，共七十八页。,思考(sko)：什么样的设计？采用什么样的方法？,例1 某研究者跟踪随访已发病冠心病病人，研究病人的年龄age、性别sex（0为女性、1为男性）、心电图检验(jinyn)是否异常ecg（ST段压低、0为正常、1为轻度异常、2为重度异常）与冠心病ca复发是否有关。,例1 某研究者希望研究病人的年龄age、性别sex（0为女性、1为男性）、心电图检验是否(sh fu)异常ecg（ST段压低、0为正常、1为轻度异常、2为重度异常）与冠心病ca发病是否有关。,第十七页，共七十八页。,横截面研究可以(ky)做多因素回归吗？,横截面调查的数据疾病：心血管病、高血压相关因素：性别、年龄、红肉日均摄入量、吸烟、饮酒(yn ji)、高血糖、血管弹性指数,第十八页，共七十八页。,横截面研究可以(ky)做多因素回归吗？,横截面调查的数据疾病：心血管病、高血压相关因素：性别(xngbi)、年龄、红肉日均摄入量、吸烟、饮酒、高血糖、血管弹性指数哪些因素可以做呢？,第十九页，共七十八页。,横截面研究可以做多因素(yn s)回归吗？,横截面调查的数据疾病：心血管病、高血压相关因素(yn s)：性别、年龄、红肉日均摄入量、吸烟、饮酒、高血糖、血管弹性指数固有的因素，理论上和结局时间逻辑明确的因素可以开展多因素回归分析,第二十页，共七十八页。,多因素回归(hugu)的注意点,样本量回归方程中，因素的筛选(shixun)多重共线性问题,第二十一页，共七十八页。,样本量,线性回归：纳入回归模型(mxng)变量数的5-10倍Logistic回归：阳性数纳入模型变量数的5-10倍，总样本量至少乘以2样本量过少，则导致抽样误差增加，回归模型拟合效果变差,第二十二页，共七十八页。,因素(yn s)筛选,1.常见方法单因素加多因素方法 即单因素回归P值0.05,0.1,0.2的纳入(nr)模型分析。此举是为了减少变量个数，提高拟合效果最优子集方程法（逐步回归法）向前法向后法逐步法单因素加多因素逐步回归法,第二十三页，共七十八页。,24,（1）前进(qinjn)法（2）后退法（3）逐步法,自变量从无到有、从少到多,先将全部自变量放入方程(fngchng)，然后逐步剔除,双向筛选：引入有意义的变量(binling)（前进法），剔除无意义变量(binling)（后退法）,最优方程筛选,第二十四页，共七十八页。,25,逐步回归分析的基本思想-拟合(n h)效果,线性回归 保证(bozhng)纳入因素后，模型的R2值最大Logistic等回归方法 AIC值、SC 值或-2 log likelihood值越小好,第二十五页，共七十八页。,26,因素(yn s)筛选注意事项,如果(rgu)有变量的引入导致具有关键作用的因子其统计学意义发生改变（从无到有，或从有到无），必须发现原因！是否由于样本量过少，变量过多导致是否存在多重共线性是否属于混杂因素是否属于中间变量:回归模型不能同时纳入影响因素及其中间变量,第二十六页，共七十八页。,27,多重共线性是指在进行多因素回归分析时，自变量间存在较强的线性相关关系。共线关系的存在，可使得估计系数方差加大，系数估计不稳，结果分析困难。因此在回归分析时，特别是当回归结果难以用专业知识解释时，要进行共线性诊断，找出存在共线性且不重要的那些自变量，剔出方程，另行回归分析。对于存在共线性的资料，可以利用共线性诊断有选择的保留自变量以消除共线性；或者采用岭回归、主成分(chng fn)回归等回归分析方法以避免共线性指标对结果的影响。,多重共线性问题(wnt),第二十七页，共七十八页。,28,多重共线性的表现(bioxin)在实际应用中主要表现为：,（1）模型拟合效果很好，但偏回归系数几乎都无统计学意义；（2）偏回归系数估计值的方差(fn ch)很大；（3）偏回归系数估计值不稳定，随着样本含量的增减各偏回归系数发生较大变化或当一个自变量被引入或剔除时其余变量偏回归系数有很大变化；（4）偏回归系数估计值的大小与符号可能与事先期望的不一致或与经验相悖，结果难以解释 出现以上情况，提示存在多重共线性问题，应进行多重共线性诊断。,第二十八页，共七十八页。,回归(hugu)案例分析（logistic）,某妇幼保健院采用病例对照研究探索乳腺增生的影响因素。随机抽取某年在本院就诊(ji zhn)的200名乳腺增生患者及200名非乳腺增生患者，采用问卷调查法对各种可能的影响因素进行调查，以探索乳腺增生的危险因素。,第二十九页，共七十八页。,回归(hugu)案例分析,第三十页，共七十八页。,1：单因素(yn s)分析,回归(hugu)案例分析,第三十一页，共七十八页。,单因素分析初步结论：由于年龄的影响在单因素分析中无统计学意义，且OR值也较为(jio wi)接近1，在多因素分析中不再考虑年龄因素，仅对其它4个因素进行分析。,回归案例(n l)分析,第三十二页，共七十八页。,多因素(yn s)分析结果：,回归案例(n l)分析,第三十三页，共七十八页。,多因素分析小结：为什么rs变得无统计学意义了？相关分析结果显示，妊娠(rnshn)次数与流产次数具有较强的相关性（r=0.55，P0.001）。,回归案例(n l)分析,第三十四页，共七十八页。,多因素分析小结：可以设想，妊娠次数对乳腺增生可能并无影响(yngxing)或影响(yngxing)很小，单因素中的影响(yngxing)可能主要是通过流产次数这一因素起作用的，当多因素分析中校正了流产次数的影响(yngxing)后，妊娠次数的影响(yngxing)变得无统计学意义。将妊娠次数这一变量去掉，重新拟合方程。,回归(hugu)案例分析,第三十五页，共七十八页。,模型中所有变量均有统计学意义(yy)。与含rs变量的模型相比，AIC和SC均降低，似然比差别很小。说明去掉rs后模型更优含rs模型 不含rs模型,回归案例(n l)分析,第三十六页，共七十八页。,初产年龄与母乳喂养可能存在一定的交互效应为什么mr和chage变得无统计学意义？(注意:即使有统计学意义，也无法反应真实的情况)一旦模型中加入交互项，变量便不再(b zi)反映主效应，而是单独效应。此时mr反映的是chage=0时的效应，同样，chage反映的是mr=0时的效应。,回归案例(n l)分析,第三十七页，共七十八页。,交互项的进一步解释：对于母乳喂养的人（mr=0），初产年龄(ninlng)=25与初产年龄=25与初产年龄25岁的人相比，其效应（参数估计值）为0.2717+1.4587=1.7304。,回归案例(n l)分析,第三十八页，共七十八页。,本例结论：流产次数多是乳腺增生的危险因素，初产年龄和是否(sh fu)母乳喂养的交互作用对乳腺增生的影响也有统计学意义。初产年龄25且非母乳喂养的人，其乳腺增生的危险明显增高。而单纯初产年龄25的人，或单纯非母乳喂养的人，发生乳腺增生的危险并不高。这提示可针对不同人群开展不同的干预措施。,回归案例(n l)分析,第三十九页，共七十八页。,当混杂混入(hn r)流行病学,匹配(ppi)分层多因素回归多因素回归匹配多因素回归倾向得分多因素回归倾向得分,第四十页，共七十八页。,回归中的混杂(hnz)因素,混杂因素的识别：（1）该因素对结局有影响，可利用单因素回归或2检验来验证。（2）该因素在分析因素中的分布不均衡，可用2检验验证一下。（3）从专业角度来判断，即该因素不能是分析因素与结局关系的一个中间环节。也就是说，不能是分析因素引起该因素，通过该因素再引起结局。这一点主要根据(gnj)专业知识来确定。如果同时满足这三个条件，基本可以断定是混杂因素。如果有一条不满足，该因素就不是混杂因素。,第四十一页，共七十八页。,回归中的混杂(hnz)因素,例2：分析性别、吸烟对幽门螺杆菌（HP）的影响，判断(pndun)吸烟是否是混杂因素,第四十二页，共七十八页。,回归(hugu)中的混杂因素,（1）判断吸烟是否对Hp有影响：单因素logistic回归提示：吸烟对Hp的发生(fshng)有一定影响，吸烟发生(fshng)的危险更高一些,第四十三页，共七十八页。,回归中的混杂(hnz)因素,（2）判断吸烟在不同性别(xngbi)中分布是否不同：卡方检验提示：吸烟在性别中分布不同，男性中比例更高,第四十四页，共七十八页。,回归(hugu)中的混杂因素,未校正吸烟因素(yn s)，性别分析结果,校正吸烟(x yn)因素后，性别分析结果,第四十五页，共七十八页。,回归中的混杂(hnz)因素,不吸烟的人之中，性别的分析(fnx)结果,吸烟的人之中，性别的分析(fnx)结果,第四十六页，共七十八页。,胰岛素治疗的2型糖尿病患者(hunzh)中胰岛素和胰岛素类似物的剂量