王琪，胡良平

    ·讲座·

    如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料XXVI. 结果变量为多值名义变量的高维列联表资料的统计分析与SAS软件实现(二)

    王琪，胡良平

    编者按

    生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具，在分子生物学迅速发展的今天，生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石，是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具，也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据，必须借助统计学知识加以分析处理，才能从中获得有意义的信息。“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面，数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在，电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化，生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来，简化了生物统计分析过程，使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授，以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题，撰写系列统计学讲座，希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

    上期的讲座已通过实例向读者介绍了如何通过 SAS软件使用 CMH χ2检验和对数线性模型处理结果变量为多值名义变量的高维列联表(表中涉及到的定性变量的个数k ≥ 3)资料。本期将重点介绍另一种方法——扩展的多重logistic 回归分析[1]，该方法同样可以分析结果变量为多值名义变量的高维列联表资料。

    当结果变量为二值变量时，高维列联表资料可以用logistic 回归分析来处理；当结果变量为多值有序变量时，所使用的 logistic 回归被称为累积 logistic 回归模型；当结果变量为多值名义变量时，需使用扩展的多重 logistic 回归模型来处理，该模型叫做多项 logit 模型[2]。

    对于有 j = 1、2、… J 个取值的多值名义变量，多项logit 模型可以通过下式来表示： ......