临床研究中的多元回归分析：变量筛选方法

【临床研究】---多元回归分析中的变量筛选问题

• 统计方法选择的思考路径：
• 1、不同类型变量的纳入方法
• 1)变量的分类 2)常用方法
• 2、变量筛选方法的归纳
• 1）变量筛选的一般流程： 2）常用统计学软件：
• 3、变量筛选遵循的基本原则
• 1）足够的统计学效能： 2）依据临床研究报告的以往经验筛选： 3）结合临床知识筛选：
• 4、变量筛选的基本共识
• 1）结合临床专业知识： 2）根据单因素分析结果筛选变量： 3）根据混杂因素“Z”对试验因素或暴露因素“X”的影响大小筛选变量： 4）决定最终纳入模型的变量个数： 5）其他方法：
  
    临床模型研究中，模型的构建是最基本和最关键的步骤，其中，模型应该如何如何纳入自变量，纳入哪些自变量，是至关重要的问题。
   
  
    尤其在多元回归分析中（如常用的线性回归、逻辑回归、Cox比例风险回归模型），自变量的筛选常常出现混乱和错误的情况，因此本文整理了前沿的自变量筛选相关方法和规则，希望对各位同仁有所帮助：
   

统计方法 选择的思考路径：

研究目的 ➡️ 可分析的变量 ➡️ 数据类型 ➡️ 分析方法

1、不同类型变量的纳入方法

Different values, different ways。

   变量的类型，将决定纳入方法的选择 策略 ；

1)变量的分类

   其中，连续变量可以 转换 为分类变量进行研究。

2)常用方法

基本变量类型：

   ①计量资料（可以测量的、有单位的，g.身高、体重、年龄等）

   ②计数资料：二分类、 多分类 （可以数个数的，g.性别：可以数出男多少人、女多少人等）

   ③等级资料（程度呈递进的，g.一些 实验 室检验结果：可分为-、+、++、+++）

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