用SPSS实现多元线性回归在疾病预防中的应用

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用SPSS实现多元线性回归在疾病预防中的应用

潘淑霞;孙王杰;张若东

【摘 要】@@ 2003年,一场突如其来的SARS让人们深刻感受到传染病给人类健康、经济增长、技术演进、甚至于社会秩序所带来的严重威胁.让我们从观念上真正认识到预测在疫情暴发中所处的重要地位. 【期刊名称】《吉林医药学院学报》 【年(卷),期】2007(028)001 【总页数】1页(P39-39)

【关键词】多元线性回归;方差分析;疾病预防 【作 者】潘淑霞;孙王杰;张若东

【作者单位】吉林医药学院数学教研室,吉林,吉林,132013;吉林化工学院,吉林,吉林,132022;吉林医药学院数学教研室,吉林,吉林,132013 【正文语种】中 文 【中图分类】O212

2003年，一场突如其来的SARS让人们深刻感受到传染病给人类健康、经济增长、技术演进、甚至于社会秩序所带来的严重威胁。让我们从观念上真正认识到预测在疫情暴发中所处的重要地位。

预测可以及早发现疾病发展趋势，提示人们及时采取控制对策。传染病预测是根据传染病发生、发展规律及相关因素，用分析判断和数学模型等方法对可能发生的传


染病的发生、发展和流行趋势做出的预测，是制定预防和控制传染病的长远和近期应对策略的前提。

流行病学数学模型是在已知某疾病的流行过程、主要影响因素及其相互关系的基础上，用数学表达式定量地阐述流行过程的特征，是反映疾病生态学的量的制约关系的数学关系式，是疾病传播过程的数学模拟。本文对2003年全国大学生数学建模竞赛的A题“SARS的传播”所提供的北京“非典”疫情统计数据为例，对SARS 的传播建立了多元线性回归的数学模型，并用SPSS软件进行数据处理，从而对SARS的发病趋势进行拟合和流行趋势进行预测，为制定科学、有效的防治措施提供理论依据。用统计分析软件SPSS来进行流行病数据处理，快速、准确、全面，使过去要很长时间才能完成的计算在瞬间就能实现，在信息技术以及计算机技术飞速发展的今天，应用SPSS将使您的生产和科研工作事半功倍。 1 多元线性回归SARS的传播的数学模型

设所研究的对象是一个可观测的随机变量，它受到多个因素X1，X2，…，Xi的影响，假定各个影响因素与有如下的线性关系：

其中b0，b1，b2，…bi是未知参数，称该模型为多元线性回归模型。

对北京“非典”疫情传播建立数学模型，取变量：X1表示现有疑似病例，X2表示死亡累计人数，X3表示治愈出院累计人数表示已确诊病例累计。用SPSS软件对疫情统计数据进行处理，结果多元回归方程为： =-686.130+1.769X1-0.005529X2+1.532X3

即已确诊病例累计、疑似病例累计、死亡累计、治愈出院累计之间存在一定的线性关系，进而确定其具有统计学意义。 2 结 论

通过多元线性回归模型和SPSS软件，对SARS疫情进行发病拟合和流行趋势进行


预测。为预防和控制其传播提供可靠、足够的信息和理论依据。多元线性回归模型简单，SPSS软件求解方便、快速、准确。该模型是一种预测精度较高的预测模型，适合于流行因素稳定的疾病进行中短期预测。

SPSS软件的统计功能强大，在医学方面应用的较多，与手工计算相比，能节省大量的时间，极大地提高工作效率，且结果更为精确，因此使用SPSS软件进行统计分析数据处理有推广和普及价值。

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