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张小明 2026/1/10 12:03:10
网站开发设计文案,flash 源码网站,com域名注册量,世界建筑设计网站面对CHARLS这类富含时间信息的队列数据#xff0c;许多研究者在第一道分析关口就会卡住#xff1a;该用Logistic回归还是Cox回归#xff1f;作为统计学中常用的回归分析方法#xff0c;它们都用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。这个选择没有对错#xff0c;只取…面对CHARLS这类富含时间信息的队列数据许多研究者在第一道分析关口就会卡住该用Logistic回归还是Cox回归作为统计学中常用的回归分析方法它们都用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。这个选择没有对错只取决于你研究问题的终极焦点。一句话概括Logistic回归看“结局状态”Cox回归看“生存时间”。细化二者区别✅Logistic回归用于分析某个特定时点或时期内事件是否发生。它忽略了事件发生的时间顺序和确切的发生时间只关心在观察结束时或某个固定时间点的状态是/否。它估计的是比值比。✅Cox回归用于分析事件发生的时间。它不仅关心事件是否发生还关心在什么时间发生并考虑了不同个体随访时间不同的情况删失数据。它估计的是风险比可以理解为“事件发生的瞬时风险”的比值。一张图对比Logistic vs Cox 回归模型维度Logistic 回归Cox 回归研究目的探讨事件是否发生探讨事件何时发生考虑时间是否考虑时间不考虑事件发生时间明确考虑生存时间或随访时间适用结局类型二分类Yes/No时间到事件Time-to-event输出结果优势比OR一场比赛谁赢了只看胜负风险比HR谁赢得更快看速度常见应用是否患病、是否复发存活时间、复发时间、死亡时间何时使用 Logistic 回归当你的研究问题不涉及时间或者时间被固化为一个固定的区间时。横断面分析分析基线调查时某疾病的患病情况。固定随访期内的发病分析设定一个统一的、固定的观察期看在这个期间内事件是否发生。重复测量/面板数据的广义估计当有多个随访时点研究自变量与每个时点结局状态的关系时。例子研究吸烟状态对每次访视时抑郁症状有/无的影响。数据特点每个受访者在不同时点有多次记录分析单位是“人-时点”。何时使用 Cox 回归当你的研究问题包含时间维度并且你想最有效地利用所有个体的随访时间信息时。经典的生存分析研究从某个起点开始到事件发生所经历的时间。长期随访的队列研究利用多轮调查数据构建一个包含多年随访信息的生存数据集。考虑竞争风险的分析当存在多种终点事件且一种事件的发生会阻止另一种事件被观察到时。例子研究某风险因素对“发生心血管疾病”的风险。但部分人在发生心血管疾病前因其他原因如车祸死亡这就是竞争风险。数据特点可以使用Fine Gray等竞争风险模型是Cox模型的扩展来更准确地估计“病因别风险”。选择建议结合上述理论知识给大家整理了一下这两种回归方法选择时的建议看问题。问题里是否隐含了“时间”、“速度”、“早晚”的概念如果是优先考虑Cox回归。看结局。如果你的数据能清晰地构建出“起点时间”、“事件发生时间/状态”、“终点时间”优先选择Cox回归。对于CHARLS这种多轮次纵向数据只要研究设计允许应优先考虑使用Cox回归因为它能更充分地利用纵向数据的优势得出更接近因果推断的结论。当时间信息不重要、无法准确获取或你只关心某个特定时点的状态时使用Logistic回归则更为简洁直接。案例分析了解完理论知识最后我们以一篇一区Top文章为例看看二者该如何选择中文标题甘油三酯葡萄糖-中国内脏肥胖指数与新发脑卒中风险的关联一项全国队列研究文章解读链接IF 10.6CHARLS稀有指标TyG-CVAI再发一区Top全网仅2篇研究思路研究旨在通过CHARLS 2011~2020年数据采用logistic回归模型探究基线、累积及动态变化TyG-CVAI指数与我国中老年人群新发中风风险的关联并验证其作为中风早期评估指标的价值。暴露TyG-CVAI使用的是基线和2015年的数据结局“发生在第4次2018年和第5次2020年随访之间”的新发卒中事件。这篇文章使用Logistic回归是合理的因为研究者主动将研究简化为“评估暴露与后续一个固定随访期内发病概率的关联”。研究人为设定了一个固定的观察窗口约2018-2020年这个区间。在这个框架下不关心卒中具体在2018-2020年间的哪一天发生只关心“在这段时期内是否发生”。这完全符合Logistic回归“固定时间段内是否发生”的应用场景。➡️什么情况下使用Cox回归呢不过这种方法可能未能充分利用CHARLS纵向数据的潜力分析结果的解释力局限于“W4-W5期间的风险”而不是更普遍的“卒中发生风险”。如果进一步结合CHARLS数据库的卒中患病时间数据采用Cox回归将是更好的选择。可以起点以基线或2015年暴露测量后作为时间零点终点到卒中发生的时间或到末次随访2020年优势这样可以利用所有可用的随访时间从暴露后到2020年包含更多事件和更长的观察期能更准确地估计风险比并处理删失数据。其结果风险比HR的临床解释和可比性也更强。合适的统计分析方法才会更容易拿下高分文章无论是logistic回归/Cox回归这种常见的统计分析方法抑或是更复杂的中介分析、轨迹模型等 我们的CHARLS整理分析平台都能一站式实现感兴趣的朋友欢迎联系~[注] 我们的CHARLS平台持续更新中不断丰富指标与功能有需求的朋友欢迎向我们提供建议争取为你打造最全面且权威的一站式科研分析平台。费用与服务费用CHARLS整理分析平台2000元/年有购买郑老师其他课程的学员享9折优惠相关服务✅买1年送1年共2年的平台使用权限✅平台后期会更新CHARLS综合性指标数据✅提供1年期在线数据分析咨询购买方式可以添加下方助教微信咨询详情或搜索微信号aq566665。可开技术服务费、培训费、咨询费等发票可出具课程学习通知方便报销可以对公转账。助教二维码联系咨询
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