tailieunhanh - Phân tích hồi qui logistic

Vấn đề đặt ra cho các nghiên cứu dạng này là làm cách nào để ước tính độ tương quan (magnitude of association) giữa yếu tố nguy cơ và bệnh. Các phương pháp phân tích như mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model) không thể áp dụng được, bởi vì biến phụ thuộc (dependent variable) không phải là một biến liên tục, mà là biến nhị phân. | Phân tích hồi qui logistic Phân tích hồi qui logistic (logistic regression analysis) Nguyễn Văn Tuấn Nhiều nghiên cứu y khoa (và khoa học thực nghiệm nói chung) có mục tiêu chính là phân tích mối tương quan giữa một (hay nhiều) yếu tố nguy cơ và nguy cơ mắc bệnh. Chẳng hạn như đối với một nghiên cứu về mối tương quan giữa thói quen hút thuốc lá và ung thư phổi, thì yếu tố nguy cơ ở đây là thói quen hút thuốc lá và đối tượng phân tích là nguy cơ mắc ung thư phổi. Nói theo thuật ngữ dịch tễ học, yếu tố nguy cơ chính là risk factors, và đối tượng phân tích là outcome. Trong các nghiên cứu này, đối tượng phân tích thường được thể hiện qua các biến số nhị phân, tức là có/không, mắc bệnh/không mắc bệnh, chết/sống, xảy ra/không xảy ra, Yếu tố nguy cơ có thể là các biến số liên tục (như độ tuổi, áp suất máu, mật độ xương, ) hay các biến nhị phân (như giới tính) hay biến mang đặc tính thứ bậc (như tình trạng của bệnh dao động từ “nhẹ”, “trung bình” đến “nghiêm trọng”). Vấn đề đặt ra cho các nghiên cứu dạng này là làm cách nào để ước tính độ tương quan (magnitude of association) giữa yếu tố nguy cơ và bệnh. Các phương pháp phân tích như mô hình hồi qui tuyến tính (linear regression model) không thể áp dụng được, bởi vì biến phụ thuộc (dependent variable) không phải là một biến liên tục, mà là biến nhị phân. Vào thập niên 1970s nhà thống kê học David R. Cox phát triển một mô hình có tên là “logistic regression model” (mà tôi tạm dịch là “mô hình hồi qui logistic”) để phân tích các biến nhị phân. Tôi sẽ giải thích cách ứng dụng mô hình này qua một số ví dụ từ đơn giản đến phức tạp. Tôi sẽ không bàn đến các chi tiết toán học của mô hình hồi qui logistic, mà chỉ tập trung vào các khía cạnh thực tế và diễn dịch kết quả phân tích. I. Phân tích hồi qui logistic đơn giản cho nghiên cứu đối chứng Ví dụ 1: Nghiên cứu mối tương quan giữa phơi nhiễm chất độc da cam và ung thư tuyến tiền liệt. Giri và đồng nghiệp (2004) tiến hành

• Quản trị kinh doanh
• Phân tích hồi qui logistic
• Hồi qui logistic
• Mô hình hồi qui tuyến tính
• Linear regression model
• Biến nhị phân
• Biến phụ thuộc
• Ebook Phân tích dữ liệu với SPSS
• Phân tích hồi qui Binary Logistic
• Các thang đo
• Phân tích nhân số
• Phân tích biệt số
• Điều trị vô sinh
• Bệnh viện Phụ Sản Trung ương
• Thụ tinh trong ống nghiệm
• Phương pháp phân tích hồi qui logistic
• Luận văn thạc sĩ khoa học
• quản lý bệnh viện
• vẽ biểu đồ bằng R
• phần mềm quản lý bệnh viện
• tài liệu quản lý bệnh viện
• thực hành quản lý bệnh viện
• Đổi mới công nghệ của các doanh nghiệp nhỏ và vừa
• Đổi mới công nghệ trong doanh nghiệp
• Tình hình đổi mới công nghệ trong doanh nghiệp
• Nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đổi mới công nghệ
• Bài giảng Biến phụ thuộc định tính
• Biến phụ thuộc định tính
• Mô hình hồi quy
• Biến định lượng
• Mô hình xác suất tuyến tính
• Vấn đề kinh tế lượng
• Bất đẳng thức Chernoff Hoeffding
• Luật yếu số lớn
• Biến ngẫu nhiên m phụ thuộc
• Cấu trúc m phụ thuộc
• Minh họa luật số lớn
• Xác suất thiệt hại
• Xích Markov thuần nhất
• Quá trình rủi ro điều khiển được
• Phương pháp đệ quy
• Phụ thuộc Markov
• Phụ thuộc hồi quy
• Nén tổng da Mode
• Tổng đa Mode từ các hệ có ngõ
• Các đơn Mode
• Đơn Mode kết hợp
• Nén phụ thuộc vào tham số biến dạng
• Tham số biến dạng
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Tự động hóa
• Hệ tuyến tính phụ thuộc affine
• Tham số biến đổi
• Biến đổi phân thức tuyến tính
• Kinh tế lượng
• Giáo trình kinh tế lượng
• Bài giảng kinh tế lượng
• Bài tập kinh tế lượng
• Báo cáo kinh tế lượng
• Phương pháp định lượng chính sách
• Phương pháp phân tích định lượng
• Bài giảng Phương pháp phân tích định lượng
• Chính sách công
• Biến phụ thuộc bị giới hạn
• Hồi quy tuyến tính
• Mô hình Tobit
• Biến phụ thuộc bị chặn
• Bài viết khoa học
• Sự biến động thành phần loài ve giáp
• Khu công nghiệp kim hoa và phụ cận
• Loài ve giáp
• Ve giáp thuộc bộ Oribatida
• Quần xã sinh vật thuộc loài Ve giáp
• Nhập môn Kinh tế lượng
• Ứng dụng kinh tế lượng
• Mô hình đơn vị xác suất
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Lược đồ quan hệ
• Phụ thuộc hàm
• Phép biến đổi tiền xử lý
• Quy tắc phân mảnh
• Bổ đề Borel Cantelli
• Các biến ngẫu nhiên phụ thuộc
• Luật mạnh số lớn
• Tương quan âm đôi một mở rộng
• Tính liên tục của xác suất
• Bài toán tối ưu tập
• Hàm vô hướng hóa phi tuyến
• Nón phụ thuộc biến
• Bài toán tối ưu đa trị
• Bài toán tối ưu vô hướng
• Bài giảng Thống kê và phân tích dữ liệu
• Thống kê dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Mô hình hàm xác suất tuyến tính
• Mô hình hàm phân phối tích lũy
• Mô hình hồi quy đơn biến
• Hồi quy đơn biến
• Biến độc lập
• Đa dạng biến
• Biến giải thích
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo
• báo cáo vật lý
• báo cáo nông học
• vật lý học
• chuyên đề vật lý
• Điện tử công suất
• Bài giảng Điện tử công suất
• Nghịch lưu phụ thuộc
• Sơ đồ chỉnh lưu
• Bộ biến đổi phụ thuộc
• Mô hình rủi ro
• Dãy tiền thu bảo hiểm
• Biến ngẫu nhiên phụ thuộc Markov
• Hợp đồng bảo hiểm
• Quyền hưởng trợ cấp
• Phụ thuộc cộng tính trên âm
• Luật số lớn
• Hội tụ theo xác suất
• Luật yếu số lớn Kolmogorov – Feller
• Lý thuyết xác suất và thống kê Toán học
• Biến động từ ngữ
• Ngôn ngữ học xã hội
• Ngôn ngữ đô thị
• biến động từ vựng
• giới hạn hàm số
• đạo hàm
• vi phân
• hàm nhiều biến
• hàm số một biến
• khảo sát hàm số nhiều biến
• sự phụ thuộc biến số
• toán giải tích
• bài giảng điện tử
• thiết bị biến đổi dòng điện
• dòng điện xoay chiều
• biến tần độc lập
• biến tần phụ thuộc
• mạch động lực
• mạch nghịch lưu
• Giải tích 2
• Nghiên cứu đặc tính biến dạng cát
• Đặc tính biến dạng của cát
• Trạng thái ứng suất của cát
• Đặc tính biến dạng
• Cát Hải Phòng
• Cát Hải Dương
• Hàm nhiều biến số
• Giáo trình Hàm nhiều biến số
• Phép tính vi phân
• Tích phân phụ thuộc tham số
• Đạo hàm cấp cao