表5-4：甲乙疗法治愈率对比——Logistic回归分析

本资源主要讨论的是"表-甲乙两疗法某病治愈率%比较"，通过运用logistic回归分析来评估两种不同疗法（甲疗法和乙疗法）对于某种疾病的治疗效果。Logistic回归是一种在医学研究中常用的概率型非线性统计方法，用于探索分类结果（如疾病治愈/未治愈）与影响因素（如病型、疗法类型）之间的关系。 首先，logistic回归针对的问题通常涉及某因素是否存在与特定结果发生之间的关联及其强度，这种关联并不受限于结果是否为连续变量，而是适用于二分类或多分类的变量。例如，研究中可能关注高血压、高血脂和吸烟等暴露因素对冠心病发病的影响，而这些因素并不能简单地用线性回归处理，因为结果是“发生”或“未发生”的离散状态。 表5-4提供了两个疗法在普通型和重型疾病中的治愈率比较，显示了甲疗法在普通型疾病中有60%的治愈率，而乙疗法则为65%，在重型疾病中分别为35%和41.7%。通过logistic回归，可以量化这些差异，并进一步探究哪种疗法在不同病型下的优势。 logistic回归的基本原理是建立一个模型，描述暴露因素（如疗法类型）与患病概率之间的关系。模型的形式通常为sigmoid函数，其输出值在0到1之间，表示结果为1（发生）的概率。通过拟合数据，可以计算出在特定暴露水平下，结果为阳性的预测概率。 在实际应用中，logistic回归能够处理多变量问题，例如同时考虑多种危险因素对疾病发生的影响。它通过估计概率而非直接估计效应大小，弥补了多元线性回归对于分类结果不适配的局限性。图16-1展示了logistic回归函数的几何图形，直观地展示了概率如何随着暴露变量的变化而变化。 总结来说，本资源的核心知识点包括logistic回归的概念、在医学研究中的应用，以及通过具体数值对比展示甲乙疗法在不同病型下治愈率的差异，并利用logistic模型来量化这种差异背后的概率关系。通过这种方法，科研人员可以更好地理解和预测治疗效果，优化临床决策。