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有关Binary Logistic结果的解释
dingding_1976
6465 6
2010-03-11
假设有这样一个冠心病的模型，因变量为是否冠心病，那这个应该用binary logistic回归做，但是其中有一个自变量（或叫协变量）是一个数值变量，而且有两位小数点的那种数值，结果发现该变量P值<0.05，Exp（B）1.213，这样的结果说明这个自变量与冠心病是有关系的，那么这个结果怎么解读呢？
应该不需要将这个自变量进行切分变成二项分布吧？如果一定要切分的话，怎么切分呢？
谢谢高手的指点
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crackman
2010-3-11 07:30:32
二分类的非条件的logistic回归中，应变量一般是二分类变量，自变量大部分是分类变量，也可以有一些数值变量
如果说你有连续性的自变量的话，例如年龄，饮酒量等，你可以划分一下转换成分类变量，设置哑变量的形式进行分析，设置一个参照，然后解释的时候可以解释对于参照来说，例如，年龄设置几个哑变量之后，可以这样说，60岁及以上的人患冠心病的风险是15-20岁（参照年龄组组）年龄组的4.134倍。
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dingding_1976
2010-3-12 23:14:32
年龄的话根据临床经验还可以大致分成两组或三组，但是某些生化指标就不容易操作了，不可能一个一个的去尝试直到找到显著性为止呀。有什么经验吗？
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markai
2010-3-12 23:28:43
看了之后发现自己要学习的东西还真多。
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2008wangmx
2010-11-15 18:34:59
所有连续型自变量都要变成分类变量吗？具体是怎么回事，变成1、2、3....?请求高手指点
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chyshl
2010-11-15 21:07:45
结果是该协变量每变化一个单位，冠心病的风险（假设冠心病取值1）增加（或减少，取决于向量符号）Exp^1.213=3.36倍。
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