Ứng dụng mô hình hồi qui logistic
Tuan V. Nguyen
Senior Principal Research Fellow, Garvan Institute of Medical Research
Professor, UNSW School of Public Health and Community Medicine
Professor of Predictive Medicine, University of Technology Sydney
Adj. Professor of Epidemiology and Biostatistics,
School of Medicine Sydney, University of Notre Dame Australia
Phân tích dữ liệu và ứng dụng | Đại học Dược Hà Nội | 12/6 to 17/6/2019 © Tuan V. Nguyen
Ba ứng dụng hình hồi qui logistic
•Đánh giá mối liên quan, ảnh hưởng (association)
•Hiệu chỉnh (adjustment) cho yếu tố nhiễu
•Tiên lượng (prediction)
Ứng dụng 1:
Đánh giá mối liên quan, ảnh
hưởng
Cân nặng của trẻ sơ sinh và mẹ hút thuốc lá
•Câu hỏi nghiên cứu: có mối liên quan giữa mẹ hút thuốc lá và trọng lượng
sơ sinh?
•Nghiên cứu cắt ngang trên 189 bà mẹ và trẻ sơ sinh
•Biến outcome: low, biến tiên lượng: smoke
bw = read.csv("~/Dropbox/_Conferences and Workshops/Dai hoc Duoc 6-
2019/Datasets/birthwt.csv")
head(bw)
id low age lwt race smoke ptl ht ui ftv bwt
1 85 0 19 182 2 0 0 0 1 0 2523
2 86 0 33 155 3 0 0 0 0 3 2551
3 87 0 20 105 1 1 0 0 0 1 2557
Hiển thị mối liên quan bằng biểu đồ
bw$smoke =
as.factor(bw$smoke)
bs$low =
as.factor(bw$low)
library(DescTools)
Desc(bw$smoke ~ bw$low)
Summary:
estimate
lwr.ci upr.ci'
odds ratio 2.022
1.081 3.783
rel. risk (col1) 1.258
1.013 1.561
rel. risk (col2) 0.622
0.409 0.945
bw$low
0 1
Sum
bw$smoke