物流回归应用的常见问题有哪些,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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二元物流回归分析
注意,或的应用及解释存在以下误区
1)认为OR>1代表为危险因素,OR<1代表为保护因素。事实上,或代表应变量与自变量之间联系的强度,需要根据研究结局进行专业意义的解释。
如果研究结局是<强>正性事件强,如疾病治愈,生存,则OR> 1代表为促进疾病治愈,促进生存的保护因素,而OR<1代表为不利于正性事件的危险因素;
当研究结局为<强>负性事件强,如疾病发生,进展,死亡等,则OR>1代表为危险因素,OR<1代表为保护因素。
2)将或与相对危险度(relative.risk RR)含义混淆.RR是暴露组与未暴露组的研究结局发生率之比,它是一个比值,代表暴露于某个因素的研究结局发生率是未暴露组的多少倍。而或者是优势比,可以理解为工,每改变一个单位时,研究结局的发生风险改变量。只有发生率很低的研究结局,即p很小时,或才近似等于RR。
<节> <节> <节> <节> <节>哑变量的设置 ,,,,,,
【在物流回归中设置哑变量】
,物流回归中最常见的自变量类型为多分类变量,如分娩方式分为顺产,难产,剖腹产,婴儿喂养方式分为母乳喂养,混合喂养,人工喂养。有些研究者将多分类自变量误作为连续型变量引人物流模型进行分析,这意味着该变量各:相邻分类水平间是等距的,显然不符合实际逻辑,例如,有研究对合肥市城区低出生体重儿影响因素的物流回归分析中,原作者将“父亲职业”这个分类变量分为“体力劳动”,“体力兼脑力劳动”,“脑力劳动三个分类水平,进行物流回归分析时却将该变量作为有序分类(等级)变量赋值为各分类水平的得分,按连续变量进行处理欠妥。
此外,如果研究者想观察分类变量的各暴露水平对研究结局的影响,也可以将有m个分类水平的变量转变为m个哑变量(取值0或1),每个哑变量分别代表有无该水平的暴露(取值1代表有,取值0代表无)。例如,有研究对儿童慢性胃炎,消化性溃疡致病危险因素的物流回归分析中,对于膳食模式这三分个类变量(喜爱蔬菜/水果/肉食),可转变为3个哑变量(分别表示”是否喜爱蔬菜”,“是否喜爱水果”,“是否喜爱肉食”)。
<节> <节> <节> <节> <>节变量筛选 ,,,,,,物流回归模型建立时,如自变量较多,可采用<强>逐步回归法强进行变量筛选。不同的筛选方法有时会产生不同的模型。判断某个变量是否显著以及作用大小,与模型中所包含的变量有关。实际工作中衡量某些变量是。否选人模型,需要考虑专业背景,研究目的,用以调整的某些重要混杂因素以及模型的可解释性,节约性等。
