摘要: 目的探讨传统Logistic回归(standard logistic regression,SLR)模型和多水平Logistic回归(hierarchical logistic regression,HLR)模型的差异及应用。方法以一个由234例受试者参加的多中心随机对照临床试验为例,分别建立SLR和HLR模型,并对两个模型的结果进行分析和比较。结果经空模型检验,数据存在组内相关(ICC=5.58%)。通过HLR模型与SLR模型给出的参数比较发现,SLR认为正常体重与低体重人群相比,肠道清洁质量变差OR=0.30;95%CI=(0.10,0.93)。而HLR给出的结果则认为正常体重与低体重人群相比,肠道清洁质量无差异OR=0.30;95%CI=(0.09,1.01)。结论多水平模型对于处理聚集效应的数据具有优势,当数据存在分级结构或聚集效应时,HLR考虑了数据聚集效应导致的组间方差变化,可信区间的估计更为保守,减少了第I类错误发生的概率,在流行病学资料的处理中具有一定推广性。