（一）适用范围
只要应变量时分类变量，包括有序变量和名义变量，样本含量又比较大，都可以考虑使用Logistic回归分析，由于Logistic回归分析在得到某一因素的回归系数后，可以很快的估计出该因素的近似相对危险度，因此非常适合于流行病学及病因学方面的研究，包括：队列研究，病例对照研究，横断面研究等，此外，Logistic回归也适合于临床试验评价及疾病的预后因素分析
（二）注意事项
①样本量不能太小
②分析时注重流行病学含义及生物机制的解释
③对不同的自变量做各自合理的偏码取值处理
④大多数情况下，模型的常数项没有多大意义，可以不予解释
（简答题）
Logistic回归的适用范围是什么？应当注意哪些问题？
正确答案
答案解析
略
相似试题
（简答题）
Logistic回归对有序自变量应如何处理？
（判断题）
两分类Logistic回归模型的一般定义中，因变量（Y）是0～1变量。
（单选题）
多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于（）。
（简答题）
简要说明Logistic回归的应用。
（简答题）
如何评价与比较Logistic回归模型的拟合情况？
（判断题）
Logistic回归模型没有考虑时间效应，Cox模型考虑了时间效应，所以研究设计时，如果考虑时间效应，应尽可能考虑符合Cox模型特点收集资料。
（简答题）
简述多重线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型之间的区别与联系。
（简答题）
Logistic回归分析可使用哪些类型的自变量？
（简答题）
Logistic回归分析中注意事项。
