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由 所 建 立 的 模 型 可 以 看 出 : 别 的 自 变 量 均 没 有 统 计 学 意 义 , 只 有 选 民 的 性 别 有 统 计 学 意 义 ,选 民 性 别 的 偏 回 归 系 数 为 0.458 , OR 值 为 1. 58 , 参 见 表 10. 120 这 说 明 男 性 选 民 选 老 布 什 的 概率 与 选 克 林 顿 的 概 率 之 比 , 较 女 性 选 民 的 这 一 比 值 大 1. 58 倍 。至 于 佩 罗 与 克 林 顿 的 比 较 , 读 者 可 自 行 练 习 解 释 。由 以 上 结 果 可 知 , 模 型 可 进 一 步 考 虑 剔 除 年 龄 变 量 , 这 可 以 应 用 Multinomial Logistic 过 程 中Model 子 对 话 杠 的 Cunstom/Stepwise 单 选 杠 对 模 型 中 的 自 变 量 进 行 筛 选 , 只 需 将 欲 进 行 筛 选 的 自变 量 纳 入 Stepwise Terms 杠 中 , 然 后 在 对 话 杠 的 右 下 角 选 取 自 变 量 的 筛 选 方 法 即 可 。 相 应 的 操作 读 者 可 自 行 练 习 , 这 里 不 再 详 述 。10.3 1:1 配 对 Logistic 同 归10.3.1 模 型 简 介在 本 书 第 2章 对 实 验 设 计 的 介 绍 中 学 习 了 成 组 设 计 和 配 伍 设 计 等 方 法 , 后 者 由 于 能 过 通 过配 对 / 配 伍 的 方 法 控 制 影 响 实 验 效 应 的 主 要 非 处 理 因 素 , 在 统 计 效 能 上 要 比 普 通 的 成 组 实 验 高 。在 结 局 变 量 为 分 类 资 料 的 研 究 中 也 常 常 会 采 用 配 伍 设 计 , 如 流 行 病 学 的 病 例 对 照 实 验 中 采 取 1: 1或 者 1: R 配 比 的 方 法 来 选 择 对 照 , 使 得 病 例 和 对 照 在 一 个 或 多 个 混 杂 因 素 方 面 尽 可 能 相 同 。 这种 试 验 设 计 的 数 据 如 果 采 用 Logistic 回 归 模 型 来 分 析 , 就 应 当 使 用 配 对 Logistic 回 归 模 型 。配 对 Logistic 回 归 模 型 又 称 为 条 件 Logistic 回 归 模 型 , 适 用 于 配 对 方 法 收 集 的 资 料 。 在 流 行病 学 相 关 参 考 书 中 提 到 配 对 Logistic 回 归 分 析 时 , 总 是 提 到 当 某 种 病 的 病 人 难 以 寻 找 时 , 可 采 用配 对 设 计 。 实 际 上 病 人 不 难 寻 找 时 , 也 可 采 用 , 可 以 提 高 研 究 设 计 的 效 率 。 每 一 配 对 组 若 包 括 一个 病 例 与 一 个 对 照 , 则 称 为 1: 1 配 对 ; 若 每 个 配 对 组 包 含 一 个 病 例 与 r 个 对 照 , 则 称 为 1 : r 配 对 ;在 复 杂 的 实 验 设 计 中 还 会 出 现 m:n 配 对 的 情 况 。 以 最 简 单 的 1: 1 配 对 研 究 为 例 , 所 收 集 到 的 原始 数 据 形 式 参 见 表 10. 13 0表 10.13收 集 的 原 始 数 据配 对 组 号 病 例 组 对 照 组l X1Al 101' , ••• 'X lO mXl11 111' , ••• , X 11m2 X 201, … , X 20m X 211 ,… , X 21mn X__ nOl' f\ l , ••• 'X nO mX nll ~~. • ,..., Xnlm那 么 , 相 应 的 模 型 是 怎 样 建 立 和 拟 合 的 呢 ? 如 果 分 层 来 考 虑 , 则 第 i 配 对 组 的 Logistic 回 归模 型 为 :logit (p) = α i+ β ]X] + … +β mXm i=l , …, n 00.5)由 模 型 表 达 式 式 00. 们 可 以 发 现 , 参 数 β] , 乱 ,… , ßm 是 各 配 对 组 共 有 的 , 这 意 味 着 同 一 协 变量 在 不 同 配 对 组 中 有 相 同 的 作 用 , 即 协 变 量 的 作 用 不 随 配 对 组 号 的 变 化 而 变 化 , 它 们 分 别 描 述 协• 199 •