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spss中回归分析的OR值和卡方检验的OR值为什么不一样
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求助各位大神，我在做一个关于阴道炎高危因素的分析。对于阴道灌洗这个因素先做卡方检验，得出OR是1.315，后来做多因素的二元logistic回归OR值就变成0.696了，如何解释。
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你用logistic回归做的时候是不是调整了其他产量，单因素的logistic回归和卡方算出来的结果应该是相同的
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LHS0812 你用logistic回归做的时候是不是调整了其他产量，单因素的logistic回归和卡方算出来的结果应该是相同的没有调整，所以我很困惑
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单因素的logistic回归和卡方算出来的结果应该是相同的,楼主你用的是多因素logistic回归，多个自变量之间是有影响的，所以结果不一致正常。
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价格：100积分VIP价：80积分如何用spss实现配比的条件logistics回归分析 孙大鹏 仅以此篇献给那些专注于使用spss而不会使用sas、R、epiinfo等统计软件的同志，spss是大家用的非常广泛的统计工具，它的数据管理非常直观，但是有一点就是它的回归分析中没有条件logistics回归分析模块。而这个分析模块在后三个软件中可以轻松实现。 下面就给大家介绍一下如何使用spss进行条件logistics回归分析。原理就是利用生存分析中的cox回归模型。 一、变量准备。 （一）首先我们准备好的数据应该有个因变量y，为0，1格式的，0代表对照或未发病，1代表病例或已发病。 （二）我们要分析的自变量x1，x2，一般为二分类变量，1或0，是否。当然也可以是多组的分类变量，这个比较麻烦（一般不推荐，后面结果分析会说一下）。 （三）分组变量标注分组的代码group。假设1：4配比，这5个个案为一组，共用一个group号。 （四）Cox回归模型，需要一个time的生存时间变量，这个变量我们这样设置，首先有个因变量y，为0，1格式的，计算time=2-y。这样子就是设置成病例生存时间为1，对照生存时间为2。病例发病对照不发病，对照的生存时间必然要长于病例。 数据见附件1 二、操作步骤 （一）数据导入spss。不会的回家自己学去。 （二）分析----生存函数----Cox回归打开对话框 （三）选取变量，第一时间选入time变量；第二个状态选入y即病例和对照，定义事件为为1； 协变量选择X，你要分析的因素 方法选择向前条件 分层选择group；重要 选项中可以设置计算可信区间
（四）结果判读
方程中的变量
B 1.870 SE .512 Wald 13.369 df 1 Sig. .000 Exp(B) 6.491 95.0% CI 用于Exp(B) 下部 2.382 上部 17.693 步骤 1 x
Sig 为P值；B为系数； Exp（B）为OR值，后面为OR值可信区间
三、关于x为分类变量，并且为多组时的问题 （一）需要对协变量设置分类，选择第一个后，记得要点击更改。如果选入变量，分类按钮为灰色，这是请点击分层的变量，移出再移入，分类按钮就变换过来了。
（二）这个样子就可以计算分析了，但是结果的显示数据正确，但是结果表格OR值和X分类变量的对应关系混乱。具体原因暂时没清楚，建议出现多分类变量时使用另外三个统计分析软件。 例如：下面X为0，1，2的三个分类变量，但最终结果中，X(1)和X（2）的OR值却调换了。按说类别2的危险度应该比1要高的。
分类变量编码 b x a 0 1 2 频率 246 57 116 (1) 0 1 0 (2) 0 0 1 a. 示性参数编码 b. 分类变量: x 方程中的变量
x x(1) x(2) B SE Wald 37.995 .388 .339 37.456 11.902 df 2 1 1 Sig. .000 .000 .001 Exp(B) 95.0% CI 用于Exp(B) 下部 上部
2.378 1.170
10.779 3.221
5.034 1.657
23.081 6.260
附件一 示例数据 id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 group 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 y 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 x 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 time 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 3 4 4 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9 9 9 9 10 10 10 10 11 11 11 11 12 12 12 12 13 13 13 13 14 14 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2只需一步，快速开始
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