Stata logistic回归实战：logit命令详解及应用

"这篇内容主要介绍了如何在Stata软件中运用logit命令进行逻辑斯谛回归分析，特别是在处理二分类因变量的问题上。" 在统计学中，逻辑斯谛回归（Logistic Regression）是一种广泛应用的统计建模技术，用于处理因变量为二分类或多分类的情况。当我们的数据不符合线性模型的正态性和方差齐性假设时，我们可以选择logistic回归作为分析工具。它在队列研究、病例对照研究和试验性研究等领域具有重要地位。 在Stata中，logistic回归可以通过不同的命令来实现，如logit、blogit、glogit、clogit、mlogit和ologit，针对不同类型的分类数据和匹配情况。例如： 1. `logit` 命令是最基础的形式，用于处理非匹配的二分类问题。其基本语法为 `logit 因变量 [自变量] [，选择项]`。在处理分水平频数资料时，可能需要指定频率权重变量 `[fw=频数变量]`。 2. `blogit` 和 `glogit` 适用于处理分组频数资料，特别是当因变量表示为分子与分母的比例时。例如，可以使用 `blogit 阳性数变量 总观察数变量 [，logit命令选择项]` 或 `glogit` 命令。 3. 对于个体水平的数据，每个观察对象对应一条记录，直接使用 `logit` 命令即可。 完成模型拟合后，可以使用 `predict` 命令来计算预测概率，并进行模型诊断和应用。例如，可以通过逐步回归来筛选自变量，Stata提供了四种逐步回归策略，通过在命令前添加 `sw` 并指定筛选变量的P值来实现，如 `sw logit [因变量 [自变量]], pr(#) pe(#)`，其中 `pr(#)` 表示剔除变量的P值阈值，`pe(#)` 是纳入变量的P值阈值。 以一个病例-对照研究为例，比如研究雌激素使用与子宫内膜癌之间的关系，可以先计算比值比（OR）及其95%可信区间，然后使用 `logit` 命令构建回归模型，得到回归方程。需要注意的是，逻辑回归的回归系数与OR的关系：在二分类logistic回归中，OR是e的回归系数的指数，即 OR = e^(β)，这表明回归系数的增大会导致OR的增大，表明风险的增加。 Stata中的logit命令和其他相关命令提供了一个强大且灵活的工具集，能够处理各种类型的分类数据，进行有效的logistic回归分析，帮助研究者探索变量间的关系并进行预测。在实际应用中，用户应根据数据的特点和研究需求选择合适的命令和方法。