邏輯回歸結果問題：大 OR，小 Chisq，無 CI你好，
在解釋邏輯回歸數據時遇到一些問題。 試圖確定各種藥物是否與病例對照研究的結果相關。 使用邏輯回歸是因為我想控制兩個協變量（年齡和發病部位）。 對於一種藥物，名義邏輯會吐出一個巨大的 OR，一個小的 Chisq，並且沒有 CI（見圖）。當我單獨運行每個協變量的模型時，我沒有這個問題。
有誰知道這裡可能出了什麼問題？ 我分析過的其他藥物沒有遇到同樣的問題。
謝謝，
擔
回复：邏輯回歸結果問題：大 OR，小 Chisq，無 CI我可以給你一些指導，但僅此而已。 你現在有了概率的公式。 通常，賠率只是 Pr（結果）/ Pr（非結果）。 那麼優勢比就是優勢（在條件 A 下）/優勢（在條件 B 下）。 選擇幫助>幫助，然後搜索“比值比”。 您應該會發現最重要的結果之一是邏輯回歸模型>統計細節>比值比（統計學用了解更多信息。
我無法幫助您確定這些結果的置信區間或 p 值。 您將不得不查閱邏輯回歸參考資料，例如：
- 艾倫·阿格雷斯蒂 (2013)分類數據分析, 第三版，John Wiley & Sons。
- 霍斯默，大衛 W.， Stanley Lemeshow 和 Rodney X. Sturdivant (2013)應用邏輯回歸, 第三版，John Wiley & Sons。
或其他來源。
回复：邏輯回歸結果問題：大 OR，小 Chisq，無 CI再次感謝，馬克！ 我能夠將模型保存為預測公式（保存列>預測公式）但無法弄清楚從這裡去哪裡計算賠率和 OR。 你能為我澄清這一步嗎？
最終，我還需要為我的 OR 計算 CI 和 p 值。 如果我需要為這部分分析執行其他步驟，請告訴我！
回复：邏輯回歸結果問題：大 OR，小 Chisq，無 CI優勢比無法像使用名義邏輯平台那樣使用 GLM。 您可以將模型保存為預測公式，然後使用此公式計算優勢，最後計算優勢比。
回复：邏輯回歸結果問題：大 OR，小 Chisq，無 CI嗨，馬克，
謝謝您的幫助！ 使用 GLM 確實解決了參數估計不穩定的問題。
對於從這裡去哪裡有點困惑。 是否仍然可以使用該模型計算自變量和協變量的比值比？ 如果是這樣，這是怎麼做到的？
感謝協助！
最好的，
擔
回复：邏輯回歸結果問題：大 OR，小 Chisq，無 CI估計存在收斂問題。 JMP 報告說，大多數估計是不穩定.
這可能是工作中的“分離問題”。 嘗試改變性格標稱物流到廣義線性模型， 選擇二項式對於分發，接受默認值登錄鏈接功能，並選擇兩個選項，包括弗斯調整。 這種 GLM 本質上與邏輯回歸相同。 如果該方法解決了問題，則可能是由於分離。
