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1 評鑑前(X=0)評鑑前第十七單元邏輯斯迴歸分析 ( 三 ) 梁文敏教授葉懿諄統計分析師 本單元延續第十六單元中的 McNemar 檢定, 在第十六單元中我們針對配對資料以 McNemar 檢定探討評鑑對於睡眠困擾的影響, 但我們僅能以 P 值來呈現其間的相關性, 並無法從中得到評鑑與睡眠困擾之相關性指標, 進而計算其信賴區間 本單元介紹如何以針對配對資料的條件式邏輯斯迴歸模式 (conditional Logistic regression model for matched data) 來分析此相同資料組, 並計算兩者關係之勝算比及其信賴區間 下表為於評鑑前 後分別評估員工睡眠困擾 (Y) 的情形 (Y=0, 沒有睡眠困擾 ;Y=1, 有睡眠困擾 ), 評鑑前後則以 X 來表示 (X=0, 評鑑前 ;X=1, 評鑑後 ) 評鑑後 (X=1) 沒有 (Y=0) 有 (Y=1) 合計 沒有 (Y=0) 有 (Y=1) 合計 評鑑後 沒有有合計 沒有 n 11 n 12 n 1+ 有 n 21 n 22 n 2+ 合計 n +1 n +2 n 以上這類的資料無法利用傳統的邏輯斯迴歸分析, 因為此類型的資料具有相依性 (dependent), 而非獨立的 (independent) 資料 每個人都會有一筆評鑑前所測的資料及評鑑後的資料, 稱為配對 (matched data) 或成對資料 (paired data), 此種情形適用分析稱為配對資料的條件式邏輯斯迴歸模式分析 此例中, 若以 ( 評鑑前睡眠困擾情況, 評鑑後睡眠困擾情況 ) 來表示結果, 則共有四種配對結果 (Y=0 沒有,Y=0 沒有 ) (Y=1 有,Y=1 有 ) (Y=0 沒有,Y=1 有 ) 及(Y=1 有,Y=0 沒有 ), 對應的個數分別為 n 11 =18 n 22 =20 n 12 =10 及 n21 =5, 前兩種稱為一致性配對 (concordant pair), 後兩種稱為不一致性配對 (discordant pair) 此類資料分析所用模式與傳統不同, 但所要獲得的相關指標仍舊是評鑑後相對於評鑑前有睡眠困擾的勝算比 此勝算比的估計, 因為資料之間有相關性存在, 故需要利用條件式最大概式估計法 (conditional maximum likelihood estimation) 來獲得 在 SPSS 及 SAS 中, 可以藉由簡單的資料處理技巧, 依需求準備好資料, 以獲 到條件式最大概式法下的估計值 ˆ, 再轉換為上述所提之勝算比 ( e ) 及其信賴區間, 詳細步驟請參下節之使用方法 註 : 勝算比的估計值 = e ˆ = n n , 勝 ˆ ˆ 1.96seˆ( ˆ ) 算比的 95% 的信賴區間為 ( e ˆ 1.96seˆ( ˆ ) n, e 12 ), 其中 βˆ ln( ) ln(5) , n

2 n n seˆ( ˆ) n n 10(2) 配對資料條件式邏輯斯迴歸 範例 假設某部門即將評鑑, 每位員工都深感壓力且抱怨有睡眠困擾 研究者想要以去年睡眠困擾做為基礎, 與目前睡眠困擾做比較, 藉以探討睡眠困擾是否與評鑑有關 研究者希望能獲得評鑑後相對於評鑑前有睡眠困擾的勝算比, 並計算其 95% 的信賴區間 範例資料 : id begin sleeptr0 end sleeptr 註 :sleeptr0 表示去年是否有睡眠困擾 (0: 沒有,1: 有 ) sleeptr1 表示目前是否有睡眠困擾 (0: 沒有,1: 有 ) 使用方法 : 此分析的資料屬於為配對資料, 不具有獨立 (independent) 的特性, 故不能利用前面介紹的邏輯斯迴歸分析, 需要利用配對資料條件式邏輯斯迴歸分析 因為 SPSS 中沒有套組可以直接進行分析, 故我們需要將資料以下列格式表示, 接著首先計算 X 的差異值 ( 評鑑後代碼減掉評鑑前代碼 例如本例中 period=1-0=1), 得到一個新變數 (period) 內容為 1, 再計算 Y 的差異值 ( 評鑑後睡眠困擾減掉評鑑前睡眠困擾, 例如本例中 sleeptr=sleeptr1-sleeptr0), 將這些差異值代入多元邏輯斯迴歸模式且需要將截距項設為 0, 則可獲得條件式最大概式估計法的估計結果 兩個新變數 (period 及 sleeptr) 內容如下 : id begin sleeptr0 end sleeptr1 period sleeptr

3 軟體操作步驟 SPSS 步驟 步驟一 : 選擇功能 Transform 轉換 進入 Compute 計算 在 Target Variable 目標變數框格中, 填入新變數名稱 :period, 接著在 Numeric Expression 數值運算式框格中輸入計算公式, 填入 : end begin 步驟二 : 選擇功能 Transform 轉換 進入 Compute 計算 在 Target Variable 目標變數框格中, 填入新變數名稱 :sleeptr, 接著在 Numeric Expression 數值運算式框格中輸入計算公式, 填入 :sleeptr1 sleeptr0 步驟三 : 選擇功能 Analyze 分析 進入 Regression 迴歸方法 進入 Multinomial Logistic 多項式 Logistic 迴歸 步驟四 : 在 Dependent 依變數框格中 ( 選入變數 :period) 在 Covariates 共變量框格中 ( 選入變數 :sleeptr) 步驟五 : 選擇進入在 Dependent 依變數框格下方的 Reference Category 參考類別 在 Reference Category 參考類別框格中選擇 :Custom 自訂 在 Value 數值輸入 :1 Continue 繼續 步驟六 : 選擇進入 :Model 模式 取消勾選 :Include intercept in model 模式中包括截距 Continue 繼續 步驟七 : 選擇 OK 確定

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5 結果表格 diff Valid Missing Total Subpopulation Case Processing Summary 1.00 N Marginal Percentage % % Model Fitting Information Model Null Final Model Fitting Criteria -2 Log Likelihood Chi-Square df Sig Pseudo R-Square Cox and Snell Nagelkerke McFadden Model Fitting Criteria Effect -2 Log Likelihood of Reduced Model Chi-Square df Sig. sleeptr The chi-square statistic is the difference in -2 log-likelihoods between the final model and a reduced model. The reduced model is formed by omitting an effect from the final model. The null hypothesis is that all parameters of that effect are 0. diff 1.00 sleeptr Parameter Estimates 95% Confidence Interval for Exp(B) B Std. Error Wald df Sig. Exp(B) Lower Bound Upper Bound 上表為此條件式邏輯斯迴歸分析的參數估計,Sig 為此參數檢定的 p 值,p 值為 0.038, 表示評鑑對於睡眠困擾是有影響的 Exp(B) 為評鑑後相較於評鑑前有睡眠困擾的勝算比,Exp(B) 為 5, 表示評鑑後有睡眠困擾的勝算為評鑑前的 5 倍, 其 95% 的信賴區間為 1.096~ 參考 :Alan Agresti (1996). An introduction to Categroical data analysis (1st ed.): Wiley-Interscience. SAS 小教室 DATA sleepdata1; SET sleepdata; Period=end-begin; Sleeptr=sleepTR1-sleepTR0; PROC LOGISTIC; MODEL period=sleeptr/rl NOINT; RUN;

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