“Logistic回归分析中，以多分类协变量中的指示变量的最大取值为对照”是什么意思？_百度知道
“Logistic回归分析中，以多分类协变量中的指示变量的最大取值为对照”是什么意思？
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血型a，b，ab，o分别赋值1234，那么就是以4这个为对照，也就是o型
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进行Logistic回归时（实际Cox回归同样存在类似问题）SPSS中可以用categorical...来定义分类协变量（哑变量），那么问题就来了，何时定义哑变量，对于二分类变量或三分类变量何时应该做为哑变量处理。因为做不做为哑变量处理结果完全不同。
下面举个例子，大家来看看：
举例数据库见附件：rar解压后即可
(920 Bytes)
22:56:52 上传
不同方法结果不同见附件word文档
(21.58 KB)
22:57:24 上传
筛选变量采用Foward:Wald
如果设置哑变量，则哑变量对照方法采用系统默认的indicator
针对术后是否复发做logistic回归分析
三种方法，结果不同
方法1、所有变量均不做为哑变量，直接分析，结果如下
22:57:56 上传
方法2、将变量除年龄外的胃切除、家族遗传、营养状况、术后化疗均做为哑变量进行分析，结果如下
22:57:57 上传
方法3、仅将三分类变量胃切除、营养状况做为哑变量分析，二分类变量家族遗传、术后化疗不做为哑变量分析，结果如下
22:57:57 上传
请问各位仁兄和老师，为什么三个结果会不同，我们应该选择哪种方法。该例数据实际来源于统计书《医学统计学与SPSS 软件应用》例13-1，书中采用的是第一种方法，为什么用第一种方法？书中的举例有问题？
载入中......
纠正你一下。方法2和3的结果是一样的。只是家族遗传、术后化疗系数的正负号不一样，这说明spss和你选择了不同的状况做为对照组。但实质上是一样的。
方法1和其他两种方法不一样是很正常的呀，完全就是不同的回归模型。方法1是把三分类变量当作一个变量处理，而方法2和方法3是spss把三分类变量自动分为两个虚拟变量后，才进行的回归。
我也是初学者，回答的不知道对不对，见笑了。
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纠正你一下。方法2和3的结果是一样的。只是家族遗传、术后化疗系数的正负号不一样，这说明spss和你选择了不同的状况做为对照组。但实质上是一样的。
方法1和其他两种方法不一样是很正常的呀，完全就是不同的回归模型。方法1是把三分类变量当作一个变量处理，而方法2和方法3是spss把三分类变量自动分为两个虚拟变量后，才进行的回归。
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ofzhengyi 发表于
纠正你一下。方法2和3的结果是一样的。只是家族遗传、术后化疗系数的正负号不一样，这说明spss和你选择了不 ...谢谢回答啊，后两个结果是一样的，也就是说如果是二分类变量无论如论是否当哑变量进行分析，结果都是相同的。非常感谢，我明白了。
但书中没有将三分类变量当虚拟变量处理是否是错误的？
ofzhengyi 发表于
纠正你一下。方法2和3的结果是一样的。只是家族遗传、术后化疗系数的正负号不一样，这说明spss和你选择了不 ...谢谢啊，细细想想，您说的有道理啊。二分类变量确实无论是否当哑变量处理结果都是一样的，高手就是高手。
另外一个问题不讨论了，我想教材中可能只是考虑数据的处理，而会忽略一些数据处理的合理性吧，我可能太钻牛角尖了。非常感谢您。
你这边的三分类变量其实是定序变量，按书本上那样子处理也是可以的。定序变量按照方法1的处理方法可以节约自由度，即用方法1比方法2可以少估计一个系数。
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ofzhengyi 发表于
你这边的三分类变量其实是定序变量，按书本上那样子处理也是可以的。定序变量按照方法1的处理方法可以节约自 ...谢谢，嗯，你说的有道理，营养状态确实可以当定序变量，但胃切除的方式有点牵强
ofzhengyi 发表于
你这边的三分类变量其实是定序变量，按书本上那样子处理也是可以的。定序变量按照方法1的处理方法可以节约自 ...感谢兄弟们（包括其它论坛的一些兄弟），您们让我清楚多了，尤其是你指点的这部分。
我现在理解的确实如你所说的，1、如果是二分类变量不用设为哑变量，2、如果是三分类以上的有序变量尽量不设哑变量，这样可以节省自由度，准确度会更高一些，3、非有序变量的三分类以上的变量必须设为哑变量，否则会影响结果。
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真是好心人啊，捧捧场
这个贴很实用，顶起
偶也学习了
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【求助】Logistic回归中在什么情况下需要定义分类协变量（哑变量）
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anyida05 要用啊。我是讲不用 要修改啊哦，我说嘛，误解，误解
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一个迷途小书童 理论上，分类变量都需要设置哑变量。如地域：江苏、浙江、上海。这时需要设置2个哑变量（n-1，n=3)。“地域（1）”=1，浙江；0，非浙江。“地域（2”）=1，上海；0，非上海。从而得到：
江苏= 0 ，0；
浙江 =1， 0；
上海 =0 ，1。从中可以看出是以江苏作为参照水平，这样进入logistic回归会产生3个变量的参数：地域，地域（1），地域（2）。如图（数据为编造）：其中“地域”是地域这个变量的总体参数估计(注意没有B和OR)，只有P值。“地域（1）”代表模型中浙江对比参照水平(江苏)的系数，“地域（2）”代表上海相比参照水平的系数。而“地域（1）”和“地域（2）”的差就代表浙江与上海的差异。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&分割线&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&如果我们不设置哑变量，而是单纯地赋值：江苏=1，浙江=2，上海=3。SPSS 默认将所有的自变量均视作连续性的，如本例，不同地域的变量赋值为1 、2 、3 ，但这仅仅是一个代码而己，并不意味着地域间存在大小次序的关系，即并非代表概率logit (p) 会按此顺序线性增加或减少。即使是有序多分类变量，如家庭收入分为高、中、低三档，各类别间的差距也是无法准确衡量的，按编码数值来分析实际上就是强行规定为等距，这显然可能引起更大的误差。&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&分割线&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&两分类变量也要进行哑变量的设置。只不过两分类是分类变量的特例。因为n=2，故只需设置一个哑变量，在0和1之间。如性别有男女，那么需要设置1个哑变量，“性别”=1，男；0，女。我想，如果我们用二进制的概念去理解哑变量可能会更好一点。木有看懂。。。你说什么。。。。如果开头地域设置项，干嘛不直接进行3个数值的单个哑铃变量就OK了。因为这样，就可以推导出相互直接的关系。你这样。。。。。可是完完整整的3个变量啊。！！！可能，你是把variable 和value两个概念弄混了。。。。
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pearzhouq 编辑于
cbchinese 谢谢兄弟，我也一直认为应该这样设置，否则以连续变量进行分析，结果肯定是有问题的，但是令我迷惑的是为什么一些教材也不按哑变量进行处理，例如刘润兴编的《医学统计方法与应用》中logistic里的例子中处理就没有把淋巴结有无等分类变量按哑变量进行处理。直接看国外的书。另外，其实这也是一个数据输入的问题，如果最开始变量设置为名义的，那后来也可以不用特别说明，就是按照哑铃变量来的。之前用过R语言，里面就很规范，任何数值样式的变量默认就是定量资料，这样名义变量就必须要强制设定，后来分析就能看很清楚了。
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pearzhouq 木有看懂。。。你说什么。。。。如果开头地域设置项，干嘛不直接进行3个数值的单个哑铃变量就OK了。因为这样，就可以推导出相互直接的关系。你这样。。。。。可是完完整整的3个变量啊。！！！可能，你是把variable 和value两个概念弄混了。。。。哈哈 我没有混淆 你再多看看吧 我的这个方法是十分常用的方法 教科书上也是这样解释的 其实你的意思我明白。我来做一个假设：按照你所说设置三个地域3个单独哑变量：江苏、浙江、上海。如果跑出来的结果是江苏的P值有意义，浙江、上海的P值没有意义。这个结果怎么解释？江苏对结果的影响油统计学意义，那么地域这个变量对结果到底有没有影响呢？按照我所说的方法设置“地域（1）”“地域（2）”两个哑变量。跑出来的“地域”的参数是对地域这个变量对结果影像的一个总体估计，如果“地域”的P值没有意义，地域（1）、地域（2）即使P值有意义，也要剔除！这就是哑变量的同进同出原则！
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一个迷途小书童 编辑于
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进行Logistic回归时（实际Cox回归同样存在类似问题）SPSS中可以用categorical...来定义分类协变量（哑变量），但是是否所有的属分类变量的协变量都需要在这里进行定义，在网上查了，有些人说只是三个以上的哑变量才需在这里进行定义，两项的不需要定义，那么问题是：
1、为什么两项的不需要定义，如性别，男为0，女为1，处理时如果不按分类协变量处理，是否会不妥？
2、将两项的协变量以分类协变量进行logistic回归和不以分类协变量进行logistic回归分析，得出了OR会有较大差异，如何解释，哪个OR值更可靠？
请各位老师，高手多多指点，谢谢
载入中......
我也在做这方面的工作。结论，如果协变量为01变量，定义分类变量与不定义分类变量与结果没有差别。
比如，我原始数据中汉族为1，,非汉为0，如果在操作中将其定义为分类协变量，则spss在分析过程中将其改为汉族=0，非汉=1。结果为：
B S.E, Wals df Sig. Exp (B) EXP(B) 的 95% C.I.
步骤 1a mz01(1) -.621 .234 7.059 1 .008 .538 .340 .850
常量 .452 .183 6.117 1 .013 1.571
如果不定义协变量，在 ...
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这坛子就没有点专业点的热心人吗？
无语，自己顶，求各位老师指点指点，讨论讨论
算了，跟其它兄弟讨论过了
看来不是坛子里朋友的问题，是我自己的问题，可能没说清楚吧，说清楚了就会有人帮忙了，谢谢
我也遇到这个问题了&&在cox模型中协变量分类搞不清楚
我也在做这方面的，也遇到这类问题
我也在做这方面的工作。结论，如果协变量为01变量，定义分类变量与不定义分类变量与结果没有差别。
比如，我原始数据中汉族为1，,非汉为0，如果在操作中将其定义为分类协变量，则spss在分析过程中将其改为汉族=0，非汉=1。结果为：
& & & & B& & & & S.E,& & & & Wals& & & & df& & & & Sig.& & & & Exp (B)& & & & EXP(B) 的 95% C.I.
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & 下限& & & & 上限
步骤 1a& & & & mz01(1)& & & & -.621& & & & .234& & & & 7.059& & & & 1& & & & .008& & & & .538& & & & .340& & & & .850
& & & & 常量& & & & .452& & & & .183& & & & 6.117& & & & 1& & & & .013& & & & 1.571& & & & & & & &
如果不定义协变量，在分析过程中 汉族=1，结果如下：
& & & & B& & & & S.E,& & & & Wals& & & & df& & & & Sig.& & & & Exp (B)& & & & EXP(B) 的 95% C.I.
& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & 下限& & & & 上限
mz01& & & & .621& & & & .234& & & & 7.059& & & & 1& & & & .008& & & & 1.860& & & & 1.177& & & & 2.941
常量& & & & -.169& & & & .146& & & & 1.344& & & & 1& & & & .246& & & & .845& & & & & & & &
不管哪种分析，最终汉族时的Z值是一样的。 系数正负号相反，常数项的值发生变化了。
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有三个及以上属性的变量，定义协变量，可能主要是spss自动会将其分为若干虚拟变量进行处理。不需要在手动分为若干01变量
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论坛法律顾问：王进律师Logistic回归中在什么情况下需要定义分类协变量_百度知道
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无序多分类的时候
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