NHANES加权分析相关疑问

Question

分别用SPSS和r语言对NHANES数据库的数据加权后进行Logistic回归分析，SPSS纳入的所有变量的显著性P都＜0.001，而r语言的pr则大多都＞0.05，这是为什么呢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在进行NHANES（National Health and Nutrition Examination Survey，国家健康与营养检查调查）数据的加权分析时，SPSS 和 R 语言可能会得到不同的结果，这可能由以下几个原因导致：

1. 权重应用：确保你在 R 语言中正确地应用了加权因子。在 SPSS 中，权重通常是在执行模型之前通过样本加权工具设置的，而在 R 语言中，你需要在调用特定函数时明确指定权重。

2. 模型构建：在 SPSS 和 R 中，可能使用的模型类型、编码方法或参数化方式不同。例如，SPSS 使用的是分类变量的哑变量编码（也称为名义变量），而 R 可能使用的是因子变量（factor() 函数）。确保两个软件中对于分类变量的处理一致。

3. 统计推断方法：虽然在大多数情况下，逻辑回归的结果应该相似，但不同的软件可能使用不同的统计检验方法，比如 Wald 检验或似然比检验。R 语言默认使用的是似然比检验，而 SPSS 的行为可能有所不同。

4. 计算精度：由于浮点数运算的差异，不同编程语言和软件包的计算结果可能存在微小差异，但这通常不会影响主要结论。

5. 输出格式：SPSS 和 R 输出的精确值可能会有轻微的不同，因为它们对数值的四舍五入方式可能不同，这可能导致看似不同的 p 值。

基于你提供的信息，我们可以尝试在 R 语言中重现 SPSS 的结果。首先，我们需要确保你的 R 代码中正确地应用了权重，并且模型构建方式与 SPSS 相同。为了简化，这里假设你已经有一个名为 data 的数据框，其中包含所有变量，权重存储在名为 weight 的列中。假设你的因变量是 outcome，其他变量名称与你提供的表中相同。下面是一个例子：

# 加载必要的库
library(survey)

# 定义权重变量
weights <- data$weight

# 创建 survey design 对象
design <- svydesign(id = ~1, weights = weights, data = data)

# 构建逻辑回归模型
model_spss <- svyglm(outcome ~ age + sex + eth + edu + BMXBMI + SMQ020 + ALQ101, 
                    family = binomial("logit"), design = design)

# 检查结果
summary(model_spss)

上述代码使用了 survey 包来进行加权逻辑回归分析。如果你没有安装这个包，可以使用 install.packages("survey") 来安装。

如果你发现仍然存在显著性差异，可能需要检查数据预处理过程是否一致，包括缺失值处理、变量转换等。如果问题依然存在，那么可能是由于计算精度或统计推断方法的细微差异。在这种情况下，你可以尝试调整 R 的数值计算精度设置，但这通常不是首选解决方案，因为这可能会影响整个 R 环境的计算结果。