ПРИМЕНЕНИЕ МНОЖЕСТВЕННОГО ЛОГИСТИЧЕСКОГО РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА В ЗДРАВООХРАНЕНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПАКЕТА СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОГРАММ SPSS

В данной статье представлены теоретические основы проведения множественного логистического регрессионного анализа для оценки связи между одной зависимой дихотомической переменной и нескольких независимых переменных c использованием пакета прикладных статистических программ SPSS. Также подробно описаны принципы интерпретации полученной информации на практическом примере.

Екатерина Е. Шарашова 1,

Камила К. Холматова 2,

Мария А. Горбатова 2, http://orcid.org/0000-0002-6363-9595

Андрей М. Гржибовский 2-5, http://orcid.org/0000-0002-5464-0498 

1 Арктический университет Норвегии, Тромсё, Норвегия;

2 Северный Государственный Медицинский Университет, г. Архангельск, Россия;

3 Национальный Институт Общественного Здравоохранения, г. Осло, Норвегия;

4 Международный Казахско-Турецкий Университет им. Х.А. Ясави, г. Туркестан, Казахстан;

5 Северо-Восточный Федеральный Университет, г. Якутск, Россия.

1.         Гржибовский А.М. Однофакторный линейный регрессионный анализ // Экология человека. 2008. №10. С. 55-64.

2.         Гржибовский А.М., Иванов С.В. Однофакторный линейный регрессионный анализ с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS // Наука и Здравоохранение 2017. №2. С. 5-33.

3.         Наследов А. SPSS 19: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2011. 400 с.

4.         Шарашова Е.Е., Холматова К.К., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Применение множественного линейного регрессионного анализа в здравоохранении с использованием пакета статистических программ SPSS. Наука и Здравоохранение 2017. №3. С. 5-31.

5.         Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. СПб.: ВМедА, 2002. 266 с.

6.         Belsey D.A., Kuh, E., Welsch, R.E. Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity. New York: John Wiley and Sons. 1980. 300 р.

7.         Bewick V., Cheek L., Ball J. Statistics review 14: Logistic regression, Crit Care. 2005; 9(1): 112–118.

8.         Cook R.D., Weisberg S. Residuals and influence in regression. New York – London: Chapman and Hall, 1982. 229 p.

9.         Cox D.D., Snell E.J. The Analysis of Binary Data (2nd ed.). London: Chapman and Hall, 1989. 247 p.

10.     Field A. Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). London: Sage Publications Ltd., 2005. 781 p.

11.     Foster J. Understanding and using advanced statistics. Foster J., Barkus M., Yavorsky C. London: SAGE Publications Ltd., 2006. 178 p.

12.     Grjibovski A., Bygren L.O., Svartbo B. Socio-demographic determinants of poor infant outcome in north-west Russia // Paediatr Perinat Epidemiol. 2002. N 3. P. 255-62.

13.     Grjibovski A., Bygren L.O., Svartbo B. Magnus P. Housing conditions, perceived stress, smoking, and alcohol: determinants of fetal growth in Northwest Russia // Acta Obstet Gynecol Scand. 2004. N 12. P. 1159-66.

14.     Grjibovski A. M., Bygren L.O., Svartbo B., Magnus P. Social variations in fetal growth in Northwest Russia: an analysis of medical records // Ann of Epidemiol. 2003. N 9. P. 599-605.

15.     Grjibovski A.M., Bygren L.O., Yngve A., Sjostrom M. Social variations in infant growth performance in Severodvinsk, Northwest Russia: community-based cohort study // Croat Med J. 2004. N 6. P. 757-63.

16.     Hoaglin D.C., Welsch R.E. The Hat Matrix in Regression and ANOVA // The American statistician. 1978. N 1. P. 17–22. 

17.     Menard S. Applied logistic regression analysis (2nd ed.). London: SAGE Publications Ltd., 2001. 128 p.

18.     Nagelkerke N.D. A note on a general definition of the coefficient of determination // Biometrica. 1991. N 78. P. 691-692.

19.     Rao C.R. In advances in ranking and selection, multiple comparisons and reliability. Birkhauser, 2005. P. 3-20.

20.     Stevens J.P. Applied Multivariate Statistics for the Social Sciences using SAS & SPSS (4th ed.). New York: Psychology Press, 2002. 708 p.

21.     Suits D.B. Use of Dummy Variables in Regression Equations // Journal of the American Statistical Association. 1957. N 280. P. 548–551.

: 8116


Шарашова Е.Е., Холматова К.К., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Применение множественного логистического регрессионного анализа в здравоохранении c использованием пакета статистических программ SPSS / / Наука и Здравоохранение. 2017. №4. С. 5-26.