tailieunhanh - 12 Phân tích hồi qui logistic

Trong các chương trước về phân tích hồi qui tuyến tính và phân tích phương sai, chúng ta tìm mô hình và mối liên hệ giữa một biến phụ thuộc liên tục (continuous dependent variable) và một hay nhiều biến độc lập (independent variable) hoặc là liên tục hoặc là không liên tục. Nhưng trong nhiều trường hợp, biến phụ thuộc không phải là biến liên tục mà là biến mang tính đo lường nhị phân: có/không, mắc bệnh/không mắc bệnh, chết/sống, xảy ra/không xảy ra, , còn các biến độc lập có thể là liên tục hay không. | 12 T 1 V À r 1 1 Ầ 1 í Phân tích hôi qui logistic Trong các chương trước về phân tích hồi qui tuyến tính và phân tích phương sai chúng ta tìm mô hình và mối liên hệ giữa một biến phụ thuộc liên tục continuous dependent variable và một hay nhiều biến độc lập independent variable hoặc là liên tục hoặc là không liên tục. Nhưng trong nhiều trường hợp biến phụ thuộc không phải là biến liên tục mà là biến mang tính đo lường nhị phân có không mắc bệnh không mắc bệnh chết sống xảy ra không xảy ra . còn các biến độc lập có thể là liên tục hay không liên tục. Chúng ta cũng muốn tìm hiểu mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Ví dụ 1. Trong một nghiên cứu do tác giả tiến hành để tìm hiểu mối liên hệ giữa nguy cơ gãy xương fracture viết tắt là fx và mật độ xương cùng một số chỉ số sinh hóa khác 139 bệnh nhân nam hay nói đúng hơn là đối tượng nghiên cứu tuổi từ 60 trở lên. Năm 1990 các số liệu sau đây được thu thập cho mỗi đối tượng độ tuổi age tỉ trọng cơ thể body mass index hay BMI mật độ chất khoáng trong xương bone mineral density hay BMD chỉ số hủy xương ICTP chỉ số tạo xương PINP. Các đối tượng nghiên cứu được theo dõi trong vòng 15 năm. Trong thời gian theo dõi các bệnh nhân bị gãy xương hay không gãy xương được ghi nhận. Câu hỏi đặt ra ban đầu là có một mối liên hệ gì giữa BMD và nguy cơ gãy xương hay không. Số liệu của nghiên cứu này được trình bày trong phần cuối của chương này và sẽ trình bày một phần dưới đây để bạn đọc nắm được vấn đề. Bảng . Một phần số liệu nghiên cứu về các yếu tố nguy cơ cho gãy xương id fx age bmi bmd ictp pinp 1 1 79 2 1 89 3 1 70 4 1 88 5 1 85 6 0 68 7 0 70 8 0 69 9 0 74 10 0 79 . 137 0 64 138 1 80 139