cox回歸分析和logistic區別：應變量不一樣，Cox回歸的應變量是生存時間*Cencor(結局)，而logistic回歸應變量是分類資料。條件logsitic回歸分析與cox回歸分析有相似的地方，sas程序相同。

cox回歸分析和logistic區別有哪些

從分析的因素上看，有單因素分析和多因素分析。正如“連續資料的單因素分析常用t檢驗、方差分析，對應的多因素分析是多重線性回歸”、“分類資料的單因素分析方法卡方分析，對應的多因素分析有logistic回歸”一樣，生存分析的常用單因素（或少數因素）的分析有Life Tables法、Kaplan-Meier法，對應的多因素模型則常用Cox回歸模型（Cox風險比例模型）。

cox和logistic介紹

logistic 回歸，?與線性回歸并成為兩大回歸，應用范圍一點不亞于線性回歸，甚至有青出于藍之勢。因為?logistic 回歸太好用了，而且太有實際意義了。解釋?起來直接就可以說，如果具有某個危險因素，發病風險增加?2.3 倍，聽起來多?么地讓人通俗易懂。?線性回歸相比之下其實際意義就弱了。?logistic 回歸與線性?回歸恰好相反，因變量一定要是分類變量，不可能是連續變量。分類變量既可?以是二分類，也可以是多分類，多分類中既可以是有序，也可以是無序。二分?類?logistic 回歸有時候根據研究目的又分為條件?logistic 回歸和非條件?logistic 回歸。條件?logistic 回歸用于配對資料的分析，非條件?logistic 回歸用于非配?對資料的分析，也就是直接隨機抽樣的資料。無序多分類?logistic 回歸有時候?也成為多項?logit 模型，有序?logistic 回歸有時也稱為累積比數?logit 模型。?

cox 回歸的因變量就有些特殊，因為他的因變量必須同時有2個，一個代表狀態，必須是分類變量，一個代表時間，應該是連續變量。只有同時?具有這兩個變量，才能用?cox 回歸分析。?cox 回歸主要用于生存資料的分析，?生存資料至少有兩個結局變量，一是死亡狀態，是活著還是死亡?二是死亡時?間，如果死亡，什么時間死亡?如果活著，從開始觀察到結束時有多久了?所?以有了這兩個變量，就可以考慮用?cox 回歸分析。