请教几个logistic回归的问题：P for trend，标准回归系数

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有几个关于logistic回归的问题请教各位大神：
1.自变量是连续变量时，将其用四分位数法分为四个水平，以第一水平为参照设哑变量，可以得到其余三水平相对于第一水平的OR值，请问该自变量的P for trend 该如何在SPSS中计算？我曾见有人将该自变量的四水平作为连续变量进入方程，所得P值即为P for trend，这样是正确的吗？
2.P for trend 在文献中每每提及，它的具体意义究竟是什么？研究中往往希望最高水平相对于最低水平，P值小于0.05，如果上述情况满足，但是此时P for trend大于0.05，该如何解释该结果？反过来，如果P for trend小于0.05，但各水平对于最低水平的P值却大于0.05，又该如何解释该结果？
3.在SPSS中，如以上述方式处理连续自变量，在最后结果中可以看到其余三水平相对于第一水平的OR值和P值，在这些结果上面一行，还有一个P值，请问该P值的含义究竟是什么，如图中红圈所示：




4.自变量是连续变量时，文献中常见per SD change的说法，即自变量改变一个标准差，请问如何在SPSS中得到自变量改变一个标准差的OR值？如果将自变量作为连续变量直接进入方程只能得到改变一个单位，而不是一个标准差的OR值。
被这些问题困扰已久，恳请各位解答！

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关键词：logistic回归 logistic logisti ogistic logist 自变量 如何

第一个问题：类别变量在构建回归（包括logistic回归）模型时，是要以哑变量的方式进入模型的，因为类别变量的编码是无意义的，不能进行加减乘除的（如有4个类别，编码为1,2,3,4和编码为10,20,30,40一样）。所以直接将多类别变量纳入模型是不正确的（二分类类别变量可以直接纳入模型）；第二个问题，涉及到类别变量关注组和参照组间的比较和解释问题。楼主这个问题三言两语说不清楚。建议找相关文献看看如何解释类别变量对因变量的影响。同时，推荐谢宇老师《回归分析》一书（论坛有电子版），看看Logit回归这章，对Logit模型结果的解释有好几种（如OR，边际效应等）

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-1 10:54
第一个问题：类别变量在构建回归（包括logistic回归）模型时，是要以哑变量的方式进入模型的，因为类别变量 ...

好东西，多谢推荐了一本好书。高手真猛啊。

第三个问题在我看来这个表格的模型构建方式是有问题的，做的人没有将类别变量处理为哑变量纳入模型，而是直接将多类别变量纳入模型，所以才会出现既有多类别变量的估计，又有哑变量的估计。我个人觉得正确的做法是利用recode命令将多类别变量处理为哑变量，然后直接将哑变量纳入模型建模，就只会得到关注组相对于参照组的结果。

最后一个问题，我看到的这么多的关于Logistic模型的书或者文献，还没有见过用自变量标准差变化去解释因变量变化的（多元线性回归里有）。对于logistic模型而言，我个人觉得大家可能更关注OR（比数比）或者边际效应的变化，对标准差的变化关注可能较少。毕竟logistic模型是一个概率变化模型。祝好运。

学术新人—加油 发表于 2015-7-1 10:56
好东西，多谢推荐了一本好书。高手真猛啊。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-1 11:00
最后一个问题，我看到的这么多的关于Logistic模型的书或者文献，还没有见过用自变量标准差变化去解释因变量 ...

十分感谢版主的热情解答，有拨云见日之感，还有几个问题向版主进一步请教：
1.logistic回归时，连续自变量等级化之后，P for trend如何在SPSS中计算？
2.我在分析时确实将分类自变量设置了哑变量（将HDL选入分类协变量框，并以HDL第一水平为参照），但仍会出现红圈中的P值，不过如果它没有特殊意义，我也不必纠结了
3.我是医学专业的，实际问题中，自变量常常会有很多连续变量，如年龄和各种血液指标等，如果把每个自变量都变成等级变量，将会大大增加自变量的个数，所以实际上，许多自变量还是作为连续变量进入方程的，这种情况下，我见到许多文献都有这样的说法：“某指标浓度每改变一个标准差，因变量出现某种结果的可能性增加多少”，相对的，“某指标浓度每改变1mmol/L”，这样的说法极少出现，其原因也不能理解，因为许多指标的浓度范围就是零点几个毫摩尔每升，因此用1mmol/L显然太大了，所以用一个标准差比较合适。我想知道的是这种做法是如何实现的，我见到有人说先将自变量标准化之后，做出来的OR值就是标准化的OR值，也有人说，logistic的标准回归系数=回归系数×S.D./1.8138，请版主进一步指教。
再次感谢！

古曲自爱 发表于 2015-7-1 12:51
十分感谢版主的热情解答，有拨云见日之感，还有几个问题向版主进一步请教：
1.logistic回归时，连续自变 ...

第一个问题：我没懂P for trend的意思。我不知道楼主想问的是不是就是模型偏回归系数对应的sig值（P值）的计算。这个直接在软件背后计算的。我的建议是楼主不用纠结背后的计算过程。你看你们专业的文献，看大家是怎么解释变量的偏回归系数就好（一般而言，还是结合B的方向与EXP(B)来解释的）；第二个问题可能是SPSS软件自身携带的，可能正如楼主所说，没多大意义，不用管。不过如果我用SPSS软件做，我不会将HDL单独放协变量框，我会根据HDL的类别数（如有3个类别），先通过recode命令新建2个哑变量，直接将哑变量纳入模型；

古曲自爱 发表于 2015-7-1 12:51
十分感谢版主的热情解答，有拨云见日之感，还有几个问题向版主进一步请教：
1.logistic回归时，连续自变 ...

第三个问题，可能正如楼主所说，在你们医学专业，一些连续性变量用标准差变化比较好。在多元线性回归中，偏回归系数的标准化可以是（x-u）/sd，但logistic回归经过了对数变换，故而这背后的计算公式应该也有所变化才是。其实，根据我个人的理解，如果弄不清楚标准差怎么计算的，那么还是可以以回归系数来解释。具体的解释可以不一定是以1mmol/L增加来看嘛，可以是0.1mmol/L甚至0.01mmol/L，这里这个变化是看你自己取的值啊。祝好运。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-1 13:31
第三个问题，可能正如楼主所说，在你们医学专业，一些连续性变量用标准差变化比较好。在多元线性回归中， ...

感谢版主的再次解答，我个人理解P for trend是讨论某因素线性变化时，患某疾病的可能性是否会增加，如果仅有某一水平p值小于0.05，而p for trend大于0.05，则仅能说自变量该水平是危险因素，而不能说该自变量升高（或降低）时，疾病患病率升高，苦于不知道权威解释，也不知道具体在spss中如何实现。先看看版主推荐的书中是否有解答