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2023年9門科研統(tǒng)計(jì)課程預(yù)售：多次直播，課題報(bào)銷可先開發(fā)票

很多人一碰到人群的數(shù)據(jù)，就是做個回歸，探討影響因素，把所有變量放到回歸分析，多因素回歸分析，出來個結(jié)果就完事了。
這顯然是一種稀里糊涂的考慮。
實(shí)際上，除了隨即對照研究之外，臨床預(yù)后研究根據(jù)不同的目的，有3種統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的角度，它們在回歸分析的策略上有有所區(qū)別，今天我來說兩句。
主要是兩點(diǎn)區(qū)別，篩選自變量的區(qū)別、模型評價(jià)的區(qū)別。

第1種，是近年來比較熱門的臨床預(yù)后預(yù)測模型。
預(yù)測模型的研究，該研究目的是預(yù)測患者預(yù)后疾病發(fā)展，所以是注重于模型整體效果的方法。
它不關(guān)注我們挑選的自變量與預(yù)后結(jié)局指標(biāo)有沒有因果關(guān)系，往往要從經(jīng)濟(jì)性、可及性、預(yù)測效果去挑選自變量。評價(jià)自變量的方法不是每個自變量是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而是評價(jià)該指標(biāo)的存在是否能夠提高模型的性能；而模型的性能往往用R平方、-2倍對數(shù)似然值、AIC、BIC、AUC面積等指標(biāo)來評價(jià)。
所以，預(yù)測模型回歸分析，往往是數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)果。我們分析的時候，往往可以先單后多挑選自變量、lasso法篩選自變量、逐步回歸法篩選自變量。
臨床預(yù)測模型是用較少的自變量達(dá)到不差的預(yù)測效果。因此有上述做法，最后留在模型的都應(yīng)該有它的預(yù)測價(jià)值。

第2種，是大家熟悉的多影響因素研究。
影響因素研究，目前被廣泛的誤用，把它等同于預(yù)測模型的研究，也用R平方、-2倍對數(shù)似然值、AIC、BIC、AUC面積評價(jià)，用逐步回歸法來篩選自變量。
其實(shí)，不是這樣的。影響因素研究，不講究模型建的R平方到底有多大，沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量也照樣可以留在模型中。
所以沒有必要用逐步回歸法。
但是影響因素研究，也需要控制自變量數(shù)，因?yàn)榛貧w模型不允許自變量太多，從建模失敗，所以可以采用先單因素再多因素的回歸建模策略。
而自變量篩選上與預(yù)測模型很大的區(qū)別的是，影響因素分析科學(xué)的做法，不是數(shù)據(jù)驅(qū)動型，而是理論驅(qū)動型，要主動挑選理論上與預(yù)后指標(biāo)有因果關(guān)系的指標(biāo)放入模型。

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