1:m匹配病例对照Logistic回归

2017-12-01 来源:
一、问题与数据

某医生想利用自己科室的患者数据,采用匹配的病例对照方法探究吸烟和肺癌的关系。该研究为每一位肺癌患者根据年龄段(±2岁)、性别和是否有家族史匹配2名对照,对病例和对照均收集是否吸烟的信息,并探索收入水平是否是可能的混杂因素。部分患者信息如表1:

表1. 病例对照信息

其中,ID表示对子数,每组对子3人,含1名肺癌患者和2名对照。Status变量表示是否患有肺癌,其中1表示患有肺癌(即病例),0表示未患肺癌(即对照)。Smoke变量代表是否吸烟,1表示吸烟,0表示不吸烟。Income变量代表收入水平,1表示高收入水平,0表示低收入水平。

二、对问题分析
三、SPSS操作

A. 数据录入SPSS

首先在SPSS的变量视图(Variable View)中设置表1中4个变量。

然后新建生存时间变量。点击Transform→Compute Variable,在Target Variable中输入Time,在Numeric Expression框中输入2-,然后选中左侧的Status变量,点击右侧箭头,输入到公式中。变量Time的最终设置为:2-Status(此种设置可以保证对照组的生存时间比病例长,这里当然可以选用其他数值减去Status)。点击OK。

在变量视图中将Time变量的Measure属性设置为Scale。最终数据集格式如下:

B. 选择Analyze → Survival → Cox Regression

C.选项设置

将新建的虚拟时间变量选入Time位置,将Status选入Status位置,并点击Define Event,在Single Value处填入1,告诉软件赋值为1代表发生肺癌。将Smoke和Income变量选入Covariates位置,因为两变量均是分类变量,需点击右上角的Categorical,将两变量放入,告诉软件这两个变量为分类变量。若自变量为连续变量可直接选入Covariates位置。Covariates下方的Method用于定义自变量进入模型的方式,若要求全部进入则选Enter,若是想对多个变量进行变量筛选,可以选择其他进入方式。

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冷夜
mark
2020-12-08 17:49:38 回复
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