最近有很多小伙伴在后台咨询”单因素和多因素分析“相关的问题,医咖会陆续发过不少相关的文章,今天小咖就对曾发过的教程做一下合集,方便大家收藏查看。
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单因素回归分析与我们常用的传统的单因素分析方法,如t检验、方差分析和卡方检验等方法,它们之间在一定程度上其实是等价的。
在多因素调整分析方法中,根据因变量的类型不同,我们最常应用到的三种回归模型即:多重线性回归、logistic回归及Cox回归。三种回归模型应用的条件和区别是什么呢?
需要具体问题具体分析,有时这么做没问题,有时会有问题。但有一点是很明确的:决不能死板地完全按这一规则来分析。
如果做单因素分析,是不是只把单因素分析中有意义的变量纳入多因素分析,而没有统计学意义的变量就不用纳入多因素分析了?
单因素分析可以为多因素分析提供很多有效的信息,将单因素和多因素分析的结果进行比较,也能发现很多问题。如果单因素和多因素分析的结果一致的话,结论就比较稳定且容易解释,但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致,甚至是出现相互矛盾的尴尬情况,此时又该怎么办,该如何去解释呢?
在面对众多自变量需要进行分析时,到底如何来确定谁是可疑因素,从而进入到多因素回归分析呢?
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