有如下模型:
1、二项logistic回归:
因变量为两种结局的二分类变量,如中奖=1、未中奖=0;
自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。
2、无序多分类logistic回归:
因变量为无序的多分类变量,如获取健康知识途径(传统大众媒介=1,网络=2,社区宣传=3);自变量可以为分类变量,也可以为连续变量;也可用于因变量为有序多分类变量,但不满足平行检验条件的数据资料。
原理:用因变量的各个水平(除参照水平外)与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。
3、有序多分类logistic回归:
因变量为有序的多分类变量,如病情严重程度(轻度=1,中度=2,重度=3);自变量可以为分类变量,也可以为连续变量。
原理:将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归;
须进行平行线检验,即检验自变量系数是否相等,如不满足,则使用无需多分类logistic回归。