logistic回归中数据过度离散及其软件处理

作     者：郭海强 程大丽 黄德生 关鹏 周宝森 GUO Hai-qiang;CHENG Da-li;HUANG De-sheng;GUAN Peng;ZHOU Bao-sen

作者机构：中国医科大学中国卫生统计编辑部辽宁沈阳110001 中国医科大学附属第二医院妇产科辽宁沈阳110001 中国医科大学基础医学院数学教研室辽宁沈阳110001 中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室辽宁沈阳110001 

出 版 物：《中国医科大学学报》 (Journal of China Medical University)

年 卷 期：2005年第34卷第2期

页      面：144-145,166页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(39770675) 

主　　题：logistic回归 过度离散 离散参数 

摘      要：目的: 解决logistic回归分析中,乳腺疾病调查数据过度离散问题。方法: 利用SPSS软件提供的NOMREG过程,通过离散参数Devianceχ2 和Pearsonχ2 指标判断数据中是否存在过度离散现象,并估计离散参数,重新估计回归系数的标准误及Waldχ2统计量等指标。结果: 在乳腺炎数据中,χ2Pearson=6. 428,χ2Deviance=5. 822,所估计的离散参数分别为2. 143和1. 941,均大于1,说明该数据存在过度离散现象,通过NOMREG过程增大了系数标准误,减小了Waldχ2 值,从而增大了P值。结论: 使用NOMREG过程能够较好地检验及解决logistic回归数据过度离散问题。