《表5 高血压危险因素的二水平logistic回归分析》

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《基于两水平logistic模型的内蒙古35岁及以上居民高血压危险因素分析》

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以是否罹患高血压为应变量，盟市设置为2水平，个体为1水平。首先拟合二水平logistic零模型，结果显示，盟市间残差方差估计值为1.021，有统计学意义（χ2=60.485，P<0.01），见表4；ICC=0.237，提示盟市水平的效应不可忽略，应进行多水平模型进行分析。进一步将单因素分析中有统计学意义的因素作为自变量逐步引入二水平logistic回归模型，多次循环后结果显示，性别（OR=0.786）、职业为私营、商业人员（OR=0.903）、婚姻状况为离异或分居（OR=0.675）、文化程度（OR=0.919）、吸烟（OR=0.825）与高血压低患病风险相关，而年龄（OR=1.576）、打鼾（OR=1.094）、超重或肥胖（OR=1.825）、高甘油三脂血症（OR=1.184）与高血压高患病风险相关，均有统计学意义（P<0.05，P<0.01）。与零模型结果相比，纳入解释变量后的盟市方差的估计值明显减少，盟市间残差方差估计值为0.795，标准误为0.106；变异被解释的比例=（零模型残差方差估计值-终模型残差方差估计值）/零模型残差方差估计值=22.14%，见表5。