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二元logistic回归研究混杂因素
对自变量与因变量关系的影响
（抑郁影响因素研究）
关键词：SPSS、二元logistic回归
案例背景
临床研究中，疾病的发生不发生状态的影响因素，常用二元logistic回归分析，此时，常常需要考虑混杂因素对自变量与因变量间关系的干扰。一般来说，可通过将混杂因素和研究自变量分批次纳入回归模型的思想，探讨混杂因素对自变量与因变量的关系的干扰问题。
本期，我们以是否发生抑郁作为研究变量，采用二元logistic回归分析研究某基因类型对是否会发生抑郁造成影响，混杂因素包括性别、年龄、家族史、是否患有其他疾病。
下方为视频版和音频版，含软件操作步骤
（一）首先，未排除混杂因素的影响时：采用二元logistic回归，仅将某基因类型作为协变量，纳入回归方程，研究某基因类型对是否发生抑郁造成影响。
（二）其次，排除混杂因素的影响时：采用二元logistic回归，分别将其他混杂因素以及某基因类型作为协变量，纳入回归方程，研究混杂因素对某基因类型与是否发生抑郁的关系的影响。
（1）未排除混杂因素的影响时
仅将某基因类型作为自变量，是否抑郁作为因变量，进行二元logistic回归分析（详见《用SPSS进行医学数据的二元logistic回归分析的详细步骤》）。
依次点击“分析——回归——二元logistic”，出现“logistic回归”窗口，将“是否抑郁”放入“因变量”框中，将“基因类型”放入“协变量”框中。点击“分类”，将“基因类型”放入右侧“分类协变量”框中。点击“保存”，勾选“概率”、“组成员”，然后“继续”。点击“选项”，勾选“霍斯默-莱梅肖拟合优度”和“95%的置信区间”，然后“继续”。
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②最后“确定”，得到分析结果。
（2）排除混杂因素的影响时
依次点击“分析——回归——二元logistic”，出现“logistic回归”窗口，将“是否抑郁”放入“因变量”框中，将“基因类型”于“性别”等混杂因素一起分别放入“协变量”框中，保证每次仅纳入自变量与一个混杂因素。其他操作与前述类似。
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②最后“确定”，依次得到排除混杂因素时得到分析结果。
（3）结果解读
（点击图片查看大图）
由最终结果可知，混杂因素均为对自变量基因类型与因变量是否抑郁的关系造成影响，未排除混杂因素和排除混杂因素时，自变量基因类型均对因变量是否抑郁存在显著影响，且均为正向影响，Crude OR（2.585）相对于Adjusted OR（分别为2.764、2.628、2.354、2.593和2.545），都未明显发生改变。因此，可以得出结论，混杂因素性别、年龄、是否患有其他疾病和家族史均不会对自变量与因变量间的关系产生显著干扰。
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