Stata进行logistic回归绘制列线图并做内部验证

我们已经讲过怎么使用R语言进行logistic回归并做内部验证，今天来讲讲怎么使用Stata来做logistic回归并做内部验证，Stata较R来说的优势是操作相对简单，可以界面操作，比SPSS功能又强大一些，废话不多说，进入正题。
还是使用既往我们的乳腺癌数据，我们先来看看数据：
age表示年龄，pathsize表示病理肿瘤大小（厘米），lnpos表示腋窝淋巴结阳性，histgrad表示病理组织学等级，er表示雌激素受体状态，pr表示孕激素受体状态，status结局事件是否死亡，pathscat表示病理肿瘤大小类别（分组变量），ln_yesno表示是否有淋巴结肿大，time是生存时间，后面的agec是我们自己设定的，不用管它。

依图片上红色箭头点击打开logistic回归的窗口

在窗口界面依次填入协变量和结局变量

这样最简单的logistic回归就做成啦

我们还要对其中的分类变量进行i.的标记，这样指令就变成了:
logistic status age pathsize lnpos i.histgrad i.er i.pr pathscat

假如我们想比较有无淋巴结肿大患者是否结局不一样，加入分类变量，可以分组来做

假如我们只想知道age（年龄）大于60岁这部分的患者，可以加入条件语句age>=60
logistic status age pathsize lnpos i.histgrad i.er i.pr pathscat if age>=60

最后生成列线图，这个图有点怪不必惊讶，因为本来也不是logistic的数据，而且很多P值都是大于0.05的，有兴趣的可以自己调整一下

现在我们来做内部验证，主要是区分度和校准度，先做区分度：
Lroc//生成ROC曲线

接线来做校准度，最简单的玩法就是先行拟合优度检验以评价模型校准度
lfit//拟合度检测

P值大于0.05，不能说拟合不好，然后做出列联表
estat gof, group(10) table

我们把Obs_1 ，Exp_1，Obs_0，Exp_0的值复制黏贴入excel,选择带趋势的散点图，这样校准图形就做成功啦

也可以做成这样子

这样做出来的校准曲线看起来档次低一点，我们也可以做成这样的并进行外部验证，就不详细说了，有兴趣的可以关注我的科研教程。


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