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随机效应Logistic回归模型在致畸研究中的应用
1.问题的提出在致畸试验研究资料中,传统的统计方法是以各处理组中孕鼠的仔鼠为观察单位,用统计学中两个率的u检验或χ2检验分析各组胎鼠死亡率或致畸率等有无差别,评价受试物有无毒作用.这种统计处理忽视了一个可能的影响因素,即窝别效应(litermata effects).由于窝别效应的存在,各比较组仔鼠间发生毒作用的概率不完全相互独立.从统计学角度认为,这类资料的数据不服从二项分布(该分布要求各个观察单位是否发生某事件应相互独立).由于窝别效应作用和用仔鼠作为观察单位,人为增大样本例数,会低估两率差的标准误(率的U检验),得到较大的u值或χ2值,增大了犯1型误差(即假阳性)的概率.因此,近年来一些统计学家和毒理学家认为对类似资料作统计学处理时,应考虑窝别效应对结果的影响[1,2],在扣除窝别效应的前提下,比较组间的差别,才能更真实的反映受试物的毒作用.随机效应(random effect) logistic回归模型可克服传统方法的不足,适用于结果变量为两分类且以窝别(litter)为处理单位的资料.
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应用LOGISTIC回归法分析四川省中学生吸烟状况影响因素
LOGISTIC回归法是一种多变量分析方法,适用于当结果变量为二分类变量时分析多种因素对同一结果的影响程度.在吸烟这个问题上,有很多因素会对行为产生影响.为了解四川省中学生吸烟状况及其影响因素,四川省健康教育所于1996年9月对省内4所城、乡中学进行了调查.将吸烟状况分为尝试吸烟与吸烟两种情况,设计出可能的影响因素20项,采用问卷调查收集资料,应用STATA5.0软件进行统计分析,筛选出尝试吸烟影响因素11项,吸烟影响因素7项,其中二者共同的影响因素6项.
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医护人员组织承诺相关变量研究综述
回顾分析国内关于医护人员组织承诺的实证研究,探讨医护人员组织承诺的前因变量、结果变量及作用机制,并提出未来可进一步研究的方向,促进医院管理者更好地了解和把握医护人员的职业心理,提升员工绩效和组织效能。
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河南省高中教师工作家庭冲突与社会支持的相关研究
工作家庭冲突(work-family conflict,WFC)是"一种角色间冲突的特殊形式,在这种冲突中来自工作和家庭生活领域的角色压力是不相容的"[1].Greenhaus等人根据工作家庭冲突的双向性特点,将工作家庭冲突分为:因工作的时间、压力等对与家庭相关责任的干扰是工作→家庭冲突(work-to-family conflict);因家庭方面的需求而产生的对工作责任的干扰则是家庭→工作冲突(family-to-work conflict),这一观点已广为研究者应用.大量研究表明[2,3],工作家庭冲突存在于不同的职业当中,不仅影响着个体的身心健康,如焦虑和抑郁、身体不适、低生活满意度等,而且对许多工作结果变量带来了消极的影响,如工作效率低下、态度倦怠、低工作满意度、缺勤和离职等.
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护士出勤主义行为的测量及相关因素(综述)
员工带病参加工作的行为就是出勤主义行为(presenteeism)[1].出勤主义行为是职场中的常见现象,约60%的美国员工[2]和超过70%的丹麦员工[3]都有过带病参加工作的经历.国内调查显示,74%的职场人士都有过带病参加工作的行为[4].
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅪ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一)
当观测结果是定性资料时,人们习惯将资料整理成列联表形式.比如"2×2列联表资料"、"R×C列联表资料"和"高维列联表资料"等.所谓高维列联表,也就是表中涉及到的定性变量的个数k≥3[1].对于高维列联表资料,根据结果变量的性质可分为以下三类:一是结果变量为二值变量的高维列联表;二是结果变量为多值有序变量的高维列联表;三是结果变量为多值名义变量的高维列联表[2].本文将详细介绍如何通过SAS软件用CMH x2检验和加权x2检验实现结果变量为二值变量的高维列联表的统计分析.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅡ.结果变量为二值变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二)
当观测结果是定性资料时,人们习惯将资料整理成列联表形式.比如"2×2列联表资料"、"R×C列联表资料"和"高维列联表资料"等.所谓高维列联表,也就是表中涉及到的定性变量的个数k≥3.对于高维列联表资料,根据结果变量的性质可将高维列联表分为以下三类:一是结果变量为二值变量的高维列联表;二是结果变量为多值有序变量的高维列联表;三是结果变量为多值名义变量的高维列联表.在上一期中,我们已经介绍了用CMHx2检验和加权x2检验处理结果变量为二值变量的高维列联表资料,本文将继续介绍结果变量为二值变量的高维列联表资料的其他分析方法及SAS实现.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料ⅩⅩⅢ.结果变量为多值有序变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一)
当观测结果是定性资料时,人们习惯将资料整理成列联表形式.比如"2×2列联表资料"、"R×C列联表资料"和"高维列联表资料"等.所谓高维列联表,也就是表中涉及到的定性变量的个数k≥3.对于高维列联表资料,根据结果变量的性质可将其分为以下三类:一是结果变量为二值变量的高维列联表;二是结果变量为多值有序变量的高维列联表;三是结果变量为多值名义变量的高维列联表.本文将详细介绍结果变量为多值有序变量的高维列联表及其用SAS软件实现统计分析的内容.
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如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XXV.结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(一)
生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。
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医学论文中统计分析错误辨析与释疑(6)--定量资料分析方法的合理选择
一、引言所谓定量资料的统计分析是指所观测的结果变量是定量的,而且希望考察定性的影响因素取不同水平时定量观测结果的平均值之间的差别是否具有统计学意义.定量资料的统计分析有参数法与非参数法之分,一般来说,非参数法能解决的问题比较简单,其优点是对资料的要求(指资料应满足的前提条件)比较低;而参数法通常能处理多因素的定量资料,但对资料的要求较高.合理选用统计分析方法处理定量资料的关键在于以下两点:其一,准确辨析资料所对应的实验设计类型;其二,检查资料是否具备参数检验的前提条件.值得注意的是,人们在对定量资料进行统计分析时常犯各种各样的错误(主要是忽视了前述两点所致),有些错误将直接导致得出错误的结论.因此,准确辨析定量资料统计分析中常见的错误是很有必要的.
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工作压力源理论研究进展
工作压力直接影响着工作绩效和个体的身心健康,而作为引发工作压力的诱因,工作压力源一直备受关注.基于工作压力理论的发展,该文总结和归纳了工作压力源的内容和分类,在此基础上讨论了挑战型工作压力源和妨害型工作压力源的区别,进而详细分析了这两种不同类型工作压力源的结果变量、中介变量和调节变量,终形成工作压力源对个体影响的基本认识,有助于分析工作压力源的作用机制.
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Excel在通径分析中的应用
通径分析是衡量原因变量对结果变量相对重要性的一种多元统计分析方法.文献中常利用SAS、SPSS等软件进行通径分析,笔者发现在Excel内进行通径分析简单、快捷,本文以一实例介绍这一方法.
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心理授权对护士组织承诺及离职意愿的影响
有学者提出心理授权即个体体验到的心理状态或认知的综合体,由工作意义、自我效能、自主性和工作影响4种认知格式组成[1].心理授权对员工的工作态度、工作行为和工作绩效等结果变量均有重要影响[2].组织承诺是员工对组织稳定、核心的态度,而离职意愿是员工离职行为的佳预测因素.本文通过调查护士心理授权对组织承诺和离职意愿的影响来探究心理授权对其工作态度的作用,旨在为管理者提供策略依据,现报道如下.
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Logistic回归模型中自变量相对重要性评价方法的研究进展
在流行病学研究中,经常会遇到结果变量是非连续的分类资料,这时常选用Logistic回归模型来分析各影响因素和结果变量之间的关系.研究者除了通过回归方程来预测外更关心的是哪些因素对结果有影响并解释其影响程度如何,同时把评估各因素的重要性大小作为主要目的之一.多年来研究者一直关注于寻找合适的评价多重回归中自变量相对重要性的方法,在线性模型中已经发展了多种可行的方法[1].但Logistic回归模型违反了多元线性回归的分布假设(线性、正态性和方差齐性),部分学者已将评价多重线性回归中自变量相对重要性的方法拓展应用于Logistic回归模型.本文对Logistic回归模型中自变量相对重要性评价方法作一综述,以期为多数研究者提供参考.
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主管忠诚:概念内涵、影响因素与结果
主管忠诚是指下属在心理上认同主管、内化主管的价值观,并表现依附行为,愿意将主管的利益置于个人利益之上,并且主动为主管付出的行为.目前,主管忠诚构念主流的测量模型包括西方的情感性、规范性和持续性三维结构模型,华人学者陈镇雄提出的认同、内化、奉献、依附、努力五维模型,以及姜定宇等学者提出的认同内化、牺牲奉献、服从不二、业务辅佐、主动配合五维度模型.影响主管忠诚的相关因素主要包括个体特征因素、领导因素和情境因素.在结果变量方面,主管忠诚与员工绩效、员工工作态度和员工工作行为等个体水平变量之间的关系是当前学者们关注的焦点.今后研究的重点包括人格因素对主管忠诚的影响、主管忠诚的负面效应、探索员工主管忠诚的动态演化以及从“以人为中心”的角度研究主管忠诚等.
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结构需求:概念、测量及与相关变量的关系
结构需求是个体对简单结构、清晰有条理的事物与环境的偏爱和需要,其本质是一种动机,个体通常会以结构严密、有条理或简化复杂信息的认知加工方式将其表现出来.结构需求存在着个体差异性.高结构需求水平的个体能够简化复杂的信息和环境,以清晰和简单的表征与描述去理解、建构他们的世界,从而减少认知资源的支出和消耗,提高认知操作的效率,维持认知与行为倾向的内在稳定.研究者梳理了结构需求的概念内涵、理论基础,介绍了两种主要的结构需求测量工具(PNS-12量表,PNS-11量表),以及结构需求的相关研究,分别从结构需求的前因变量、结果变量的角度对其相关研究进行了阐述.未来研究应深入探究结构需求的概念与结构,拓展其研究方法,研发更加有效的测评工具,深入探讨其影响机制,开展结构需求的中国化研究.
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工作投入的概念、测量、前因与后效
工作投入是个体在工作中的一种积极的、完满的融入状态,它是连接个体特质、工作因素和工作绩效的完美纽带,是组织创造竞争优势的重要途径。通过梳理工作投入概念的起源和发展,并将其与工作卷入、心流、专念等相似概念进行了比较,提出了工作投入的整合概念,即个体面对工作时产生的一种同时包含积极的情绪体验、谨敏的认知和高度激发的体能状态在内的、持久的心理行为状态。介绍了UWES量表、SMVM量表等主要的工作投入量表以及相应关于工作投入因素结构的不同理论观点,并根据近年来的实证研究对工作投入的前因和后效变量进行了梳理和表格化呈现,由此进一步对未来的研究方向提出了三点思考。