对于糖尿病的治疗,临床认为尽早开始胰岛素治疗对于良好的血糖控制至关重要。然而目前中国2型糖尿病患者的胰岛素使用率仍然较低,这不仅与临床医生对于胰岛素的起始治疗时间观点不尽相同有关,而且与患者对于胰岛素起始治疗的心理抵抗程度也有很大的关系。找出2型糖尿病病人心理胰岛素抵抗的相关因素可以帮助医生消除病人对胰岛素使用的抵抗心理,从而提高胰岛素早期使用率,使糖尿病得到更好的控制。本文将基于group LASSO(Leastabsolute shrinkage and selection operator)的Logistic回归方法应用于对2型糖尿病病人心理胰岛素抵抗的影响因素的分析。　　Group LASSO是LASSO方法的延伸,其在对具有多个分类的变量进行选择时以整个变量组为单位,而不是选择其中某个分类。该方法通过对调整参数九进行控制,可以使得回归系数总体变小,会使其中的某些回归系数变为0,这样就达到了进行变量选择的目的。选择不同的九可以对回归模型中的自变量个数进行选择。当λ=0时,所有因素将被包含在模型中,而随着λ的增大,选入模型的变量会减少。当λ=λmax,只有截距在模型中。通常采用K-倍交叉验证法对最佳九进行估计。Group LASSO这种对整个组进行选择的方法可以使研究人员更好的解释和分析所研究的因素,具有很强的实际应用意义。尽管groupLASSO有很多的优点,而且也取得了很多的进展,不过为使其可以更好的被实际应用,目前也存在一些需要进一步研究解决的问题,比如说group LASSO选择出的模型可能是比实际的模型大,这就会导致变量选择中假阳性率会比较高。另外,关于调整参数的选择问题,也并不是很容易可以解决的问题,目前多是通过K-倍交叉验证的方法得到合适的λ。　　本文采用group LASSO的方法研究2型糖尿病病人胰岛素心理抵抗因素。模型中的调整参数λ,从λmin到λmin之间共100个数中选取,其中λmax=maxj{||x-1Xjy||2/cj},Xj是n×dj的设计矩阵,cj=√dj。Λmin取λmax的万分之一。本研究中采用10-倍交叉验证的方法对调整参数进行选择,交叉验证错误最小的九为最佳值。将该九带入模型从而可以选择可能影响病人心理胰岛素抵抗的因素。之后把模型的参数估计结果与logistic回归的结果进行比较,发现两个模型的参数估计也有很好的一致性。最后还对模型预测的总的错误率进行分析,显示group LASSO预测总的错误率略高于logistic回归模型。　　最终所选模型可以比较好地找出目前存在的可能影响2型糖尿病病人胰岛素心理抵抗的因素。这些因素包括患者和医生之间的信任关系,患者良好的心理状况,患者积极参与治疗,患者遵守医嘱,患者到糖尿病专科门诊对糖尿病进行治疗,患者血糖进行自我监测等。以上因素都有助于消除患者对使用胰岛素的心理抵抗,从而帮助患者尽早使用胰岛素以达到尽快控制血糖水平以及预防并发症的目的。