:i!!№:』・基础理论与方法・log.binomia l模型估计的患病比及其应用叶荣郜艳晖杨翌陈跃【导读】 探讨有和无连续协变量时的log.binomia l模型估计患病比的统计方法及其应用。 文中使用禁烟立法态度与吸烟关联的研究实例, 比较log.binomial模型估计的现患比( 职)与logistic回归模型估计的优势比( OR)。 当模型...
在横断面研究中,Log-binomial 模型能够获得研究因素与结局变量的关联强度指标患病率比(PR),是一种研究二分类观察结果与多因素之间关系的重要方法,在医学研究等领域中得到了广泛的应用。 采用log-binomial 模型可直接估计PR, log-binomial模型的因变量y服从二项分布 ,且因变量(y= 1)概率的对数与自变量呈线性关系 01...
[导读]探讨有和无连续协变量时的log-binomial模型估计患病比的统计方法及其应用.文中使用禁烟立法态度与吸烟关联的研究实例,比较log-binomial模型估计的现患比(PR)与logistic回归模型估计的优势比(OR).当模型中无连续协变量时,采用最大似然估计拟合log-binomial模型;当因含有连续协变量导致模型不收敛时,则采用COPY方法...
有文献表明当优势比(odds ratio,OR)不能估 计发病风险或现患率【9 10 11】(prevalence ratio,PR)时,没有更好的理由继续应用 Logistic回归模型和估计优势比,此时SAS软件中GENMOD程序里的 Log.binomial回归模型【12,131能够用于评估和推断感兴趣的参数【141。另外,Logistic 程序的用于率低时的适用情况与GENMOD程序...
SAS软件中Logistic、Log-binomial与稳健Poisson回归模型的比较.pdf,摘要 下估计值均与设定值相同。与对照组发病率等于5%时比较,这三种回归方法估 计RR置信区间的精度均下降。 3当RR=1时,对照组发病率极低时,三种模型参数估计的置信区间跨度较 高,三种模型的参数估计的
分裂聚类 Beta - Binomial 设计的两比例检验:针对特定的聚类设计,提供了更合适的样本量计算方法。 两相关比例差异的优效性检验和非劣效检验:使用条件 McNemar 检验,适用于配对或相关样本的比例比较,如比较同一批患者接受两种不同治疗方案后的有效率差异。
Log.binomial模型和Poisson回归模型在三种情况下估计值均与设定值相同。与对照组发病率等于5%时比较,这三种回归方法估计RR置信区间的精度均下降。3当RR=1时,对照组发病率极低时,三种模型参数估计的置信区间跨度较大,如n=500,O.00I/0.001对应OR置信区间(0.00,287.37),Log-binomial模型的RR(0.00,285.74),Poisson...
分裂聚类 Beta - Binomial 设计的两比例检验:针对特定的聚类设计,提供了更合适的样本量计算方法。 两相关比例差异的优效性检验和非劣效检验:使用条件 McNemar 检验,适用于配对或相关样本的比例比较,如比较同一批患者接受两种不同治疗方案后的有效率差异。