2026年《卫生统计学》公卫考研真题拆解第7期 | 郑州大学353:Logistic回归的OR解读与模型应用!

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① OR值与回归系数b的关系OR = eᵇ

a.当b>0时，OR>1，该因素为抑郁发生的危险因素，因素水平升高会增加抑郁发生风险；

b.当b=0时，OR=1，该因素与抑郁发生无关联；

c.当b<0时，OR<1，该因素为抑郁发生的保护因素，因素水平升高会降低抑郁发生风险。

② 以X₃为例解释OR值的具体含义：X₃赋值为0=情绪良好，1=情绪差。 在控制性别、年龄等其他混杂因素后，情绪差者发生抑郁的风险是情绪良好者的3.32倍； 同时，其95%置信区间为(1.84, 5.99)，区间不包含1，说明该关联具有统计学意义。

模型形式：

P为抑郁发生的概率；

β₀为常数项（截距）；

β₁、β₂、β₃分别为性别、年龄、情绪状况的偏回归系数；

X₁、X₂、X₃ 为自变量。

性别（X₁）、年龄（X₂）、情绪状况（X₃）均为抑郁发生的独立危险因素，判断依据如下：

① 三个变量的P值均<0.05（X₁：0.042，X₂：0.012，X₃：<0.001），差异有统计学意义；

② 三个变量的OR值均>1（X₁：1.57，X₂：1.05，X₃：3.32），提示为危险因素；

③ 三个变量的95%置信区间均不包含1，进一步验证关联的统计学意义；

④ 模型为多因素Logistic回归，已校正其他因素的混杂作用，因此各因素的效应为独立效应。

关键说明： “独立”的含义是指在控制其他因素后，该因素仍对结局有显著影响，而非与其他因素无关。

①影响因素分析。通过回归系数与优势比，Logistic回归模型可以对影响事件结局的因素进行多因素分析，从多个影响因素中筛选出危险或保护因素。

②预测。Logistic回归模型是一个概率型模型，其重要应用就是预测与判别。实际应用是通过假设检验，确定回归模型中解释变量间的关系，并且回归模型具有较好的拟合优度，当给出解释变量数值后，可通过建立的Logistic回归模型计算某事件发生的概率，对结局作出概率性的预测和判断。

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