具有序数解释变量的逻辑回归

Question

我有一组数据，我想对二元结果变量（治疗）的几率进行逻辑回归建模，其中Stage作为序数解释变量（0,1,2,3,4）。 Hba1c是一个连续变量。

我的班级陈述是否正确？

如何计算每个序数变量的优势比？

PROC LOGISTIC data=new;
class EyeID Therapy (ref ="0") Stage (param = ordinal) Gender (ref="M") Ethnicity (ref="C")/ param = ref;
model Therapy = Stage Gender age A1c Ethnicity;
oddsratio Stage;
run; 

这是输出：

Odds Ratio Estimates and Wald Confidence Intervals
Odds Ratio  Estimate    95% Confidence Limits
Stage 1 vs 0    0.873   0.547   1.394
Stage 2 vs 0    2.434   0.895   6.620
Stage 3 vs 0    0.915   0.431   1.941
Stage 4 vs 0    0.356   0.132   0.961
Stage 2 vs 1    2.788   0.980   7.935
Stage 3 vs 1    1.048   0.465   2.360
Stage 4 vs 1    0.408   0.144   1.156
Stage 3 vs 2    0.376   0.113   1.249
Stage 4 vs 2    0.146   0.038   0.567
Stage 4 vs 3    0.389   0.117   1.288

如果我将Stage报告为序数变量，那么创建这样的表是否正确？

Stage 1 vs 0    0.873   0.547   1.394
Stage 2 vs 1    2.788   0.98    7.935
Stage 3 vs 2    0.376   0.113   1.249
Stage 4 vs 3    0.389   0.117   1.288

我不应该这样报道，对吗？这是阶段是否明确？

Stage 1 vs 0    0.873   0.547   1.394
Stage 2 vs 0    2.434   0.895   6.62
Stage 3 vs 0    0.915   0.431   1.941
Stage 4 vs 0    0.356   0.132   0.961

Answer 1

我认为你在课堂陈述中不需要Therapy。

没有样本数据，我无法测试，但我的第一遍就是这样写。

proc logistic data=test;
class PVDStage (param = ordinal);
model Therapy(ref = '0') = PVDStage hba1c;
ODDSRATIO PVDStage;
run;

如果您可以提供一些样本数据，我会修改我的答案以确保其有效。