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。都可以用來篩選影響因素，都有OR值或者RR值。
cox回歸分析和logistic區別有哪些
Cox回歸主要用於生存分析，即研究生存時間或結局事件與影響因素之間的關系。例如，在醫學研究中，Cox回歸可用於分析患者的生存時間與治療方式、疾病進展等因素之間的關系。在社會科學研究中，Cox回歸可用於分析事件發生的時間與相關影響因素之間的關系。
相比之下，Logistic回歸主要用於分類預測，即預測某個事件是否發生或者某個分類結果是否出現。例如，在醫學研究中，Logistic回歸可用於預測患者是否患有某種疾病；在經濟學研究中，Logistic回歸可用於預測企業是否會破產。
cox回歸分析和logistic區別是什麼
1、回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，回歸分析是指分析因變量和自變量之間關系，回歸分析的基本思想是雖然自變量和因變量之間沒有嚴格的、確定性的函數關系，但可以設法找出最能代表它們之間關系的數學表達形式。
Cox回歸適用於生存時間或結局事件的數據類型為連續變量或半連續變量，例如天數、月數等。而Logistic回歸適用於分類數據，即因變量是二分類或多分類的變量。
2、Cox回歸的假設包括比例風險假設和線性趨勢假設。比例風險假設是指不同自變量對生存時間的影響程度是恒定的，不受時間的影響；線性趨勢假設則要求自變量對生存時間的影響是線性的，即隨著自變量的增加或減少，生存時間以恒定的速度變化。
相比之下，Logistic回歸的假設則主要關註預測概率的取值范圍和自變量對因變量的影響方式。在Logistic回歸中，因變量被限制在0到1之間，並且自變量對因變量的影響方式是邏輯函數形式，即以對數形式呈現的S型曲線。
