老师好,想了解年龄、体重指数、血压、血糖、血脂与HPV感染的相关性,所有人群均为

 

老师好,想了解年龄、体重指数、血压、血糖、血脂与HPV感染的相关性,所有人群均为女性,因变量(HPV感染)是二分类变量(阳性或阴性),采用二分类Logistic回归中分析时,假设检验中所有连续自变量与因变量的logit转换值间是存在线性关系,但是有两组数据存在多重共线性,做了删除处理(总胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇值)。最终分析结果中显示在模型系数综合检验中P值大于0.05,最后的方程中的变量中P值也是大于0.05,请问这种情况是该数据分析就是这种结果,没有统计学意义,还是分析方法有问题,是否需要调整分析方法?主要是在模型总体评价中模型系数综合检验中P值大于0.05,模型总体没有意义,这个是什么意思?是分析方法的问题吗?这种因变量是二分类变量的情况下,再次重新筛选变量用多重线性回归分析法的变量剔除可以吗?多重线性回归分析法不是要求因变量是连续变量吗?

系数a

模型

共线性统计

容差

VIF

1

年龄

.702

1.424

收缩压

.348

2.875

舒张压

.420

2.383

体重指数

.698

1.432

血糖

.837

1.195

总胆固醇

.061

16.486

甘油三酯

.286

3.494

高密度脂蛋白胆固醇

.390

2.561

低密度脂蛋白胆固醇

.089

11.219

a. 因变量:HPV

模型系数的 Omnibus 检验

 

卡方

自由度

显著性

步骤 1

步骤

1.867

7

.967

1.867

7

.967

模型

1.867

7

.967

方程中的变量

 

B

标准误差

瓦尔德

自由度

显著性

Exp(B)

EXP(B) 的 95% 置信区间

下限

上限

步骤 1a

年龄

-.010

.018

.288

1

.592

.990

.957

1.026

收缩压

-.011

.016

.497

1

.481

.989

.959

1.020

舒张压

.010

.020

.219

1

.639

1.010

.970

1.051

体重指数

-.014

.053

.075

1

.784

.986

.889

1.093

血糖

.094

.213

.197

1

.657

1.099

.724

1.668

甘油三酯

-.040

.227

.030

1

.862

.961

.616

1.499

高密度

.095

.473

.040

1

.841

1.100

.435

2.780

常量

-1.342

1.672

.644

1

.422

.261

 

 

a. 在步骤 1 输入的变量:年龄, 收缩压, 舒张压, 体重指数, 血糖, 甘油三酯, 高密度。