本篇是NHANES Online 平台教程系列的第七章，主要讲解如何开展logistic回归。

Logistic回归方法模块包含的功能有：

• 一键分组差异性分析（NHANES Online教程 （3）: 如何开展分组差异性分析）

• logistic回归方法（批量单因素、多因素、逐步回归法）

• logistic回归森林图（回归结果可视化，自动生成森林图）

下面我们就对各功能展开详细介绍。

感兴趣的同学可点击下方链接免费试用：

加权模块试用链接：

http://zs.medsta.cn/nhanes_weight/nhanes_weight_2.0.2.9.0_trial/

非模块试用链接：

http://zs.medsta.cn/nhanes_analysis/nhanes_analysis_2.0.2.9.0_trial/

在开始分析前，我们需要先导入数据选择对应的权重，具体操作步骤请看往期推文这边不再赘述。

01

logistic回归方法

首先，选入因变量与自变量。

需要注意的是，因变量必须为二分类，最好以1代表阳性事件（发生结局），0代表对照组（未发生结局）。如果以其他数字赋值，也可以在阳性事件和对照组中勾选对应的值。

PS：在进行分析时，我们还可以对分类变量进行正确的选择和设置。许多学员反馈，系统有时会将分类变量误识别为连续变量。在这种情况下，用户可以手动勾选并正确标识这些分类变量，以确保分析结果的准确性。

其次，选择自变量的筛选方式，主要是P阈值法。

P阈值决定了单因素分析时，P值小于多少会进入多因素回归。一般为0.05，当进入多因素回归的变量过少时，也可以放宽要求，0.1，0.2也是可以的。

P值计算方式我们依然是选择默认，当出现无法计算出结果的时候我们可以对其进行改变。

完成选择后，就得到我们单因素与多因素分析的结果了。

结果参数说明： ①β：回归系数，对应SPSS输出结果b值 ②S.E：回归系数的抽样误差，即标准误 ③Z：是各个回归系数进行假设检验的统计量，对应SPSS输出结果瓦尔德卡方值（wald=Z平方） ④P：小于0.05，说明自变量与因变量回归关系成立。 ⑤OR（95%CI）：代表回归系数及95%置信区间。 ⑥Intercept：仅出现在多因素回归结果中，代表截距。

结果解读：

输出结果中，我们主要关注回归P值与OR（95%CI）。P<0.05的前提下，OR值大于1，提示自变量是阳性事件发生的促进因素；OR值小于1，提示暴露因素是阳性事件的阻碍因素。

以本例多因素回归结果为例，协变量年龄中P<0.05，OR=4.93。代表以年龄>40人群为参照，31-40年龄人群发生肥胖的风险增加约3.93（OR-1）倍。

温馨提示：logistic回归OR值不能代表风险增加的准确倍数，因此，表述时，切忌"以年龄>40人群为参照，31-40年龄人群发生肥胖的风险增加3.93倍"的说法。

02

logistic回归森林图

这里提供了logistic回归结果的单因素、多因素森林图，对三线表结果增加了可视化转换。

左侧还设置了对应一系列菜单栏，可以对图形的各个方面进行自定义调整。

点估计与置信区间设置、选择森林的变量、其他颜色设置，主要是对图像显示内容与各部分样式进行修改，鼓励大家多尝试进行了解。

坐标轴与标签设置，这里重点标注了2个地方，大家可以关注一下。

• 字号，当我们的森林图因为变量过多而显示不完全时，可以通过调整字号大小，来使图像显示完整。

• X轴设置，当因为置信区间过宽或过窄，导致图像中的点估计与参考线显示不全面时，可以通过限制x轴范围或者进行转换，使图像显示更加匀称美观。

最后，可以将编辑好的森林图下载下来，支持pdf、jpeg、pnd、tiff格式，推荐下载pdf格式，可以对图像中的文字进行编辑。

温馨提示：如果下载的图像显示不完全，可以将曲线页面由A4调整为自定义，设置合适的长和宽之后再进行下载。

以上就是关于 NHANES Online平台平台Logistic回归方法模块的详细教程。

下篇预告：NHANES Online教程 （8）: Logistic回归多模型策略

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