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文档简介
第九章
多项有序分类变量与数值变量关系的分析
主讲老师：陈青山数据数据特征：结果变量：多项有序分类变量；影响变量：数值变量。统计方法：有序多分类Logistic回归（本章讲解此部分）；Spearman等级相关。举例：根据鼻咽癌患者的年龄预测其手术的预后（好转、恶化、死亡）；年气温与中暑程度的关系。实例例19-1某医院为了解就诊患者的年龄对就诊满意度的影响，随机抽取176名就诊患者进行问卷调查，调查结果见表19-1。问患者的年龄是否影响其就诊满意度？表19-1患者的年龄与就诊满意度情况
注：满意度中1、2和3分别表示不满意、态度中立和满意。
编号年龄满意度155325633241………176252实例分析数据特征：结果变量：多项有序分类变量，病人满意度（satisfy=1、2、3），有不满意、态度中立和满意三个等级；影响变量：数值变量，年龄（岁）。分析目的：分析就诊患者的年龄是否影响就诊满意度。统计方法：采用有序多分类Logistic回归分析。SAS的计算程序[操作程序]
例19-1的SAS操作程序SASP19_1：libnamesas"F:\data\sas";/*新建永久逻辑库，定义逻辑库名（数据库库名）sas，指定保存路径为F:\data\sas*/
proclogisticdata=sas.d19_1descending;/*调用logistic过程,
选择sas.d19_1数据集，设置反应变量的水平排序为降序。*/modelsatisfy(event='1')=age;/*satisfy作为结果变量，指定满意程度以不满run;意为参照，age作为影响变量*/SAS的计算结果反应变量的水平排序为降序，按照satisfy=3的概率拟合模型。本例：x2=0.2291，P=0.6322>0.05。不管模型中结果变量的分割点在什么位置，模型中的影响变量的系数
都保持不变，可以进行有序多分类Logistic回归。本例：似然比检验结果x2=11.0094，P=0.0009<0.05；Score检验结果x2=10.8142，P=0.0010<0.05；Wald检验结果x2=10.4877，P=0.0012<0.05；P值均小于0.05，故可以认为模型成立。年龄的OR值为1.041，其95%可信区间为（1.016，1.066），有统计学意义，表明年龄越大的患者其就诊满意度越高。SPSS的操作步骤[操作步骤]例19-1的SPSS操作程序SPSSP19-1：
打开d19-1.sav文件，在SPSS程序中按以下步骤操作：SPSS的计算结果应用似然比检验（-2LogLikelihood）对模型是否成立进行检验，x2=11.099，P=0.001<0.05，故可以认为模型成立。通过公式OR=eβ可求得，年龄的OR值为1.04，其95%可信区间为（1.016，1.066），有统计学意义，表明年龄越大的患者其就诊满意度越高。-2LogLikelihood检验结果x2=0.232，P=0.63
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