Logistic回归模型C统计量及95%可信区间计算
临床预测模型是临床研究的常用方法,通常我们构建出模型,需要对模型进行评估,其中一个重要指标是区分能力,也就是区分有病/无病、有效/无效、死亡/存活等结局的预测能力。区分能力一般用C统计量的大小来表示。
构建疾病风险预测模型最常用的是R软件,虽然R可以比较方便的计算Logistic回归模型的C统计量,但遗憾的是C统计量的95%可信区间并未直接给出,而临床预测模型的文章通常需要我们提供这些数据。
有的专家建议可以使用SPSS软件计算曲线下面积AUC的95%可信区间。
补充知识点:对于结局是二分类的回归模型,ROC曲线下面积的值与C指数是一样的,95%可信区间也是一样的。
虽然能解决这个问题,但软件换来换去,还是略显麻烦一些,我们一起来看看如何计算通过R软件计算C统计量的95%可信区间。
02
R软件操作
首先,通过复制粘贴的方法导入数据。
mydata <- read.delim("clipboard")
打包数据:
library(rms)ddist <- datadist(mydata)options(datadist="ddist")51xxziyuan.com
构建logistic回归模型:
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