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如何利用GraphPad Prism9做logistic回归

EndNote 2023-01-12

先来看看数据,很明显,第一列为因变量,其余为自变量,其中age为定量变量,sex为二分类,ticket class为多分类。

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之后,按照下图进行操作,选择new analysis——multiple variable analysis——multiple logistic regression——OK  

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之后进入参数设置页面,可以看到包括了model,reference level,compare,option,goodness-of-fit,graphs等6个选项可以进行设置。  

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其中在goodness-of-fit这里,我们可以看到可以直接生成AUC,预测2*2矩阵图,每个个体的预测概率等。

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在graphs这里,就非常的人性化的提供了多个评估模型的图形,包括了ROC图。

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接下来我们看看结果,首先是给出了预测模型的常数,以及各个自变量的系数以及OR值  

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接下来就是模型的诊断了,我们可以看到AIC(越小越好),AUC,以及预测实测矩阵表,以及正确分类率。  

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另外还提供了,每个个体的预测概率。  

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最后,软件还提供了模型诊断的直观图形。左上角为ROC,右上为预测概率与实测个体,下方为随着预测阈值的不同,准确预测概率的变化。  

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