以SPSS操作P trend趨勢分析(Multivariable analysis,下篇) | P for trend SPSS
在上一篇文章中,筆者介紹了雙變數的趨勢分析(Bivariateanalysis/univariateanalysis)的SPSS操作程序與報表解讀,不過當我們要考慮控制變項(Controlvariableorcovariate)時,就必須使用多變項分析(Multivariableanalysis),本篇文章將介紹在調整其他變項效果之下的趨勢分析。在開始示範操作程序之前,要先釐清一個重要的觀念,通常我們看到的「Ptrend」指的都是「線性趨勢」(Lineartrend),也就是一次方的直線關係。除了直線關係之外,也有可能存在著曲線關係,常見的有二次方(Quadratic)及三次方(Cubic)的趨勢,在此先不...
在上一篇文章中,筆者介紹了雙變數的趨勢分析(Bivariate analysis / univariate analysis)的SPSS操作程序與報表解讀,不過當我們要考慮控制變項(Control variable or covariate)時,就必須使用多變項分析(Multivariable analysis),本篇文章將介紹在調整其他變項效果之下的趨勢分析。
在開始示範操作程序之前,要先釐清一個重要的觀念,通常我們看到的「P trend」指的都是「線性趨勢」(Linear trend),也就是一次方的直線關係。除了直線關係之外,也有可能存在著曲線關係,常見的有二次方(Quadratic)及三次方(Cubic)的趨勢,在此先不詳細介紹曲線關係,本文焦點在於介紹直線關係的趨勢分析。
在這邊要特別說明,多變項分析的「線性趨勢」無論是任何一種尺度的依變項,無論是Linear regression(連續型的Y)、 logistic regression(類別型的Y)、Poisson regression(計數型的Y)或Cox proportional hazard model(設限資料)其操作方式全部都一樣。
沿用上一篇的例子,自變項仍為代謝症候群的組成成分個數,依變項從連續型的胰島素阻抗以「4分」作為切點,4分(含)以上為高胰島素阻抗,4分以下為低胰島素阻抗。先確定自變項的數值編碼是否等距,本例「1」為0項成分、「2」為1-2項成分、「3」為3-5項成分,因此確認數值編碼為等距。如果輸入「1、2、4」,這樣就不是等距,而且就不是正確的編碼;反之,若輸入2、4、6,這樣又符合等距編碼了(輸入1、2、3跟輸入2、4、6的結果會一模一樣)。
SPSS操作程序如下,先到跑logistic regression的選單。
到了logistic regression的頁面後,將Outcome(HOMA_4)移至「Dependent」,自變項則是放MetS_3gr跟Age到「Covariates」,此時Age算是控制變項,按下「OK」即完成分析。