logistic回归中连续型自变量离散化为二分类变量时适宜分界点的确定

摘要

目的 提出logistic回归中连续型自变量离散化为二分类变量时的双界点OR值最大化分类法(简称双界点OR值最大法),通过模拟研究评价该法与其他离散化方法的模型拟合效果,并用实例数据进行验证.方法 应用R软件中的“SmeiPar”包对连续型自变量与logitπ间是否呈单调变化性进行判定;对不满足单调变化关系的自变量,采用连续型变量法(或称原始取值法)、中位数法、单界点P值最小法、双界点OR值最大法对原始数据进行处理后,分别拟合lo-gistic回归模型;从拟合优度、变异的解释程度方面评价模型拟合效果.结果 模拟数据和实例数据分析结果均可见,双界点OR值最大法相对于单界点P值最小法能够更合理地反映影响因素和结局的关联,并且与连续型变量法和中位数分类法相比其模型拟合优度、变异的解释程度效果更好.结论 在拟合logistic回归模型时,若连续型自变量与logit π之间呈非单调变化关系时,建议使用双界点OR值最大法对数据进行离散化.