【图文】SPSS第3章_百度文库
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你可能喜欢微信网友简单易用的才是最好的#树洞# 在多因素logistic回归分析中连续型变量“成分”（一个百分比值）的OR值达到100多，这种情况应该怎么解决？
#有料回复# 改一下X（连续性自变量）的单位即可，例如X是身高，原来单位是m，那么得出来的OR表示每增加1m的危险比。现在把它换成cm, 得出来的则是每增加1cm的危险比了。OR就小多了。
&?#有料回复#&?建议对连续型变量进行分段处理，转变为分类变量试试！?????
#有料回复#&楼上改单位是一个方法，但如果其结果和临床相差太大可能是样本收集问提或共线性问题。
#楼主回复# 多谢指教！数据乘以10倍，解决了这个问题。
我有过这样的经历，Logistic回归分析结果中某个自变量的OR值特别大（如&999.999）或特别小（&0.001），可信区间也特别宽（如&0.001~&999.999）。明显觉得有问题，但始终摸不着头脑，后来，发现可能是数据出了问题。对于此类问题，小编认为可能有以下原因：该变量某一类的例数特别少，如性别，男性有100人，女性有2人，可能会出现这种情形。空单元格（zero cell count），如性别与疾病的关系，所有男性都发生了疾病或都没有发生疾病，这时候可能会出现OR值无穷大或为0的情形。完全分离（complete separation），对于某自变量，如果该自变量取值大于某一值时结局发生，当小于该值时结局都不发生，就会出现完全分离现象。如年龄20~、30~、40~、50~四个年龄段，如果40岁以上的人全部发生疾病，40岁以下的人全部不发病，就就产生了完全分离现象，也会出现一个大得不可理喻的标准误。多重共线性问题，多重共线性会产生大的标准误。
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