一．案例

案例來(lái)源：中華護(hù)理雜志2018年10期

關(guān)于輕度認(rèn)知障礙（MCI）老年人精神行為癥狀及影響因素的調(diào)查研究。

方法：采用神經(jīng)精神問(wèn)卷（NPI-Q）知情者版，對(duì)60名社區(qū)初篩為MCI老年人的家屬進(jìn)行調(diào)查，根據(jù)回收到的有效數(shù)據(jù)分析MCI老年人精神行為癥狀的發(fā)生情況并研究其影響因素，以期為今后對(duì)MCI精神行為癥狀的預(yù)防和干預(yù)提供依據(jù)。

二．說(shuō)明

看過(guò)的朋友應(yīng)該記得，我們之前講過(guò)這個(gè)案例，當(dāng)時(shí)是以患者精神行為癥狀個(gè)數(shù)的分組為因變量進(jìn)行的有序多分類logistic回歸（案例分析 | 有序多分類logistic回歸及SPSS操作），如果我們改變指標(biāo)，將結(jié)局定為出現(xiàn)精神行為癥狀和未出現(xiàn)精神行為癥狀，此時(shí)因變量是一個(gè)二分類資料，那么對(duì)于該問(wèn)題的研究就不能再使用有序多分類logistic回歸，而是運(yùn)用它專屬的二分類logistic回歸。各變量賦值方式如表1：

三．SPSS操作

1.操作步驟

將是否出現(xiàn)癥狀放入因變量，所有的自變量均放入?yún)f(xié)變量，方法欄選擇輸入（不同方法篩選出的變量可能不同），如下圖所示：

關(guān)于上圖中的‘分類’設(shè)置，該選項(xiàng)的作用是將多分類變量變換成啞變量，指定某一分類作為參照。在本研究中，年齡和文化程度為多分類變量，我們指定年齡為60-69歲，文化程度為小學(xué)及以下的研究對(duì)象為參照組，分別比較其他分類組對(duì)于患者精神行為癥狀的影響程度。

點(diǎn)擊分類，出現(xiàn)如下對(duì)話框，將年齡和文化程度選入分類協(xié)變量，對(duì)比處選擇指示符（最常用），參考類別選擇第一個(gè)，點(diǎn)擊繼續(xù)。

點(diǎn)擊選項(xiàng)，出現(xiàn)如下對(duì)話框，設(shè)置如下，點(diǎn)擊繼續(xù)，確定。

2.結(jié)果解讀

（1）模型系數(shù)檢驗(yàn)

模型一行輸出了Logistic回歸模型中所有參數(shù)是否均為0的似然比檢驗(yàn)結(jié)果，P<0.05表示本次擬合的模型納入的變量中，至少有一個(gè)變量的OR值有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，也就是模型有意義。由結(jié)果得P<0.001，即本次擬合模型有意義。

（2）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

當(dāng)P值不小于檢驗(yàn)水準(zhǔn)時(shí)，認(rèn)為當(dāng)前數(shù)據(jù)中的信息已經(jīng)被充分提取，模型的擬合優(yōu)度較高。由結(jié)果得：P=0.357>0.05，認(rèn)為該模型的擬合優(yōu)度較好。

（3）模型情況

由表格可以看出，居住情況和睡眠情況2個(gè)變量對(duì)患者精神行為的癥狀的影響有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。其中Exp(B)（OR值）的含義為：相對(duì)于賦值較低的研究對(duì)象，賦值較高的研究對(duì)象出現(xiàn)精神行為癥狀的風(fēng)險(xiǎn)為多少。結(jié)果顯示：與老伴和子女居住的患者比獨(dú)居的患者更易出現(xiàn)精神行為癥狀（OR=0.016）；失眠的患者比睡眠正常的患者更易出現(xiàn)精神行為癥狀（OR=35.298）。

四．總結(jié)

線性回歸和Logistic回歸都可以利用模型來(lái)篩選危險(xiǎn)因子，但是線性回歸適用于因變量為連續(xù)型數(shù)值變量的分析，Logistic回歸適用于因變量為分類變量的數(shù)據(jù)分析，實(shí)際研究中要根據(jù)不同的因變量類型選則正確的分析方法。