Stata logistic回归详解：从基础到应用

"这篇内容主要介绍了如何在Stata软件中应用Logistic回归分析二分类变量的数据。文中通过多个教学案例提供了详细的步骤和指导方法，涵盖了不同类型的Logistic回归，包括二分类、无序多分类、有序多分类以及匹配和非匹配情况。" Logistic回归是一种广泛应用的统计分析方法，尤其适合处理因变量为二分类或多分类的情形，当数据不符合线性模型的正态性和方差齐性假设时。在这种情况下，Logistic回归能提供有效的模型拟合。Stata软件提供了专门的命令，如logit、blogit、glogit、clogit、mlogit、ologit，来执行不同类型的Logistic回归。 1. **二分类Logistic回归** (logit): 使用`logit`命令进行，需指定因变量和自变量，还可以添加选项如`fw`来处理分水平频数资料。例如，研究中提到的子宫内膜癌病例-对照研究资料，可以通过`logit`命令来计算比值比(OR)及其95%置信区间，并建立回归方程。 2. **分组频数资料的Logistic回归** (blogit/glogit): 当资料以分子与分母形式呈现时，可以使用`blogit`或`glogit`命令，如例2所示，用于处理阳性数变量与总观察数变量的关系。 3. **个体水平资料的Logistic回归**: 对于每个观察对象只有一个记录的情况，直接使用`logit`命令即可。完成模型拟合后，可以使用`predict`指令获取预测概率，进行模型诊断和应用。 4. **逐步回归分析**: Stata提供`sw`命令进行逐步回归，允许用户根据变量的P值进行选择，例如，后退法(`pr(#)`)、向前法(`pe(#)`)、逐步后退法(`pr(#)pe(#)`)和逐步向前法(`pr(#)pe(#)forward`)。这有助于筛选出对模型有显著影响的自变量。 在进行Logistic回归分析时，需要注意模型的合理性，包括检查模型的假设（如分离现象）、校验预测效果（如ROC曲线）以及模型的解释性（如回归系数与OR的关系）。此外，还要关注模型的稳健性，可能需要进行交互项分析、多模型比较以及敏感性分析等。Stata提供的工具和命令使得这些分析变得相对简单和直观，方便研究者进行深入的数据挖掘和解释。