一、问题与数据

我们已向大家介绍过如何依据一项测量指标设计和评价诊断试验。但在实际临床工作中，我们往往是根据多项指标综合判断病情的。比如，在诊断高血压时，我们会根据年龄、性别、并发症等多个因素同时评价受试者的患病情况。那么在这种情况下，我们应如何判断诊断结果的真实性呢？  

某呼吸内科医生拟通过性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟等因素预测受试者的肺癌患病情况。他招募了85名肺癌患者，259名非肺癌患者，并通过查阅病历、问卷调查的方式收集了上述信息。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。如果该医生依据这几项因素预测受试者是否患肺癌，那么应如何预测，准确性又如何呢？

表1  肺癌危险因素分析研究的变量与赋值

表2 部分原始数据

从本质上讲，该研究也是结局变量为二分类的诊断试验。但是该诊断试验的测量指标很多，应该如何预测每一位受试者是否患肺癌呢？

我们可以通过二分类Logistic回归模型，用性别、年龄、BMI、COPD病史和是否吸烟等因素，计算受试者患肺癌的预测概率。

 

二、SPSS操作

1. 数据录入SPSS

2. Logistic回归分析（关于Logistic回归每一步设置的意义，可参考“SPSS实例教程：二分类Logistic回归”。）

选择Analyze→Regression→Binary Logistic

（1）主对话框设置

将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex, age, BMI和COPD变量Covariates中，选择Forw