新生儿早产预测：Logistic回归与树模型的应用

第19章探讨了智能判别分析方法中的树模型与最近邻元素法在研究新生儿早产与产妇年龄、孕前平均每日饮酒量之间关系的应用。本章以Logistic回归模型为例进行详细阐述。 首先，研究人员通过数据分析软件（如SPSS或其他统计软件）的“分析”菜单，选择“回归”选项，然后选择“二元Logistic”功能来建立模型。他们将早产作为因变量，饮酒量和年龄作为协变量。模型的构建过程中，注意到参数估计在迭代次数达到8次时停止，因为所有估计值的更改范围小于0.001，这表明模型已经收敛。 模型评估结果显示，“模型汇总”部分显示-2log(似然比值)为17.864，虽然数值不算特别大，但R方值（Cox&Snell R方和Nagelkerke R方）分别为0.490和0.735，显示出良好的模型拟合效果。 Hosmer-Lemeshow检验的统计量卡方值为4.789，对应的P值为0.780，大于0.05的显著性水平，这支持了模型的拟合优度良好，即模型在预测早产结果时分类误差较小。 分类表进一步展示了模型的预测准确性，准确率高达90.5%，其中切割值设为0.500。回归方程中的变量部分揭示了各因素的偏回归系数和统计显著性，饮酒量和年龄的系数（B值）都显著影响新生儿早产，且随着年龄增加和饮酒量增大，早产风险相应提高。 为了更直观地理解这些变量之间的关系，研究者绘制了产妇年龄、孕前饮酒量与妊娠结局的分组散点图，以便观察数据分布和趋势，这有助于发现潜在的非线性关系或交互效应。通过这种图形展示，可以辅助模型的深入理解和优化。 本章介绍了一种利用Logistic回归模型进行智能判别分析的方法，强调了年龄和饮酒量在新生儿早产预测中的重要性，并通过模型评估和图形展示确保了模型的有效性和可靠性。这种方法在医学研究、公共卫生等领域有着广泛的应用。