Log binomial 回归详解

当结局是二分类的医学研究，特别是队列研究和随机对照研究，当结局发生率较大时，再使用logistic计算OR来估计RR时会不准确。在上一篇，我已经介绍过，可以通过Poisson回归进行分析，除此之外，也可以使用log-binomial回归方法替代logistic回归。Log-binomial 回归模型是广义线性模型的一种特殊类型，由于它很容易得到某一因素率比( rate ratio, RR) 的最大似然估计值。

Log-binomial 回归这种方法，与 Poisson 回归相比，对回归系数的估计，在一定场合下，标准误更小，因此也值得推荐。

log binomial 回归，不同于logistic回归，它直接以研究对象阳性事件的概率预测值做结局，log（P）转换，建立线性回归方程。

举例: 吸烟与肺癌发病关系的队列研究

如果手工，计算RR值如下：

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