当得到一名研究病例后,选择一名或多名非病例作对照,选择相应对照的条件是:某些需要控制的混杂因素与该病例之间相同或相似,从而形成一个匹配的对子。一个匹配的对子可以只有1个病例和1个对照,称1:1匹配,当病例很少时,常采用1个病例,多个对照,此时称为1:m匹配,还可设计多个病例和多个对照,这是称为n:m匹配。
例如以下数据该如何来做Logistic回归呢
对子号病例否体重高血压吸烟过敏11590001051000106110010122000215000020470002051000206401031501003045100305410030104000
对子号
病例否
体重
高血压
吸烟
过敏
1
59
0
51
61
122
2
50
47
64
3
45
54
104
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这里将前述1:3匹配的数据叫作A,用S-PLUS® 8.0做条件Logistic回归的语法是
time<- 2 - 病例否
coxph(Surv(time)~ 体重 + 高血压 + 吸烟 + 过敏 + strata(对子号), ,data= A ,method="exact")
由于体重是连续变量,也可以考虑变换为0,1变量
非常感谢你的解答,你真是太强了。