2023年以來浙中醫(yī)大學(xué)鄭老師開設(shè)了一系列醫(yī)學(xué)科研統(tǒng)計課程，零基礎(chǔ)入門醫(yī)學(xué)統(tǒng)計包括R語言、meta分析、臨床預(yù)測模型、真實世界臨床研究、問卷與量表分析、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計與SPSS、臨床試驗數(shù)據(jù)分析、重復(fù)測量資料分析、結(jié)構(gòu)方程模型、孟德爾隨機化等10門課，如果您有需求，不妨點擊下方跳轉(zhuǎn)查看：?

2023年鄭老師多門科研統(tǒng)計課程：多次直播，含孟德爾隨機化方法

先說我的建議

（1）如果你構(gòu)建預(yù)測模型，逐步回歸法可以用。

（2）如果你只是是探討影響因素，盡量不要用逐步回歸法。你覺得自變量太多，那么在單因素分析時候就限制（P值較小者納入多因素回歸），而不是逐步回歸法控制。

下文說理由：
現(xiàn)在很多人知道，回歸分析要么用來探討影響因素，要么可以用來構(gòu)建預(yù)測模型。但是構(gòu)建預(yù)測模型的文章畢竟少數(shù)，絕大多數(shù)只是為了探討影響因素。

目前無論是哪個目的，國內(nèi)很多人開展統(tǒng)計分析，構(gòu)建回歸模型篩選自變量，都喜歡用逐步回歸法(向前、向后、雙向）。我不知道是哪里的統(tǒng)計學(xué)教育出問題了，還是就是因為統(tǒng)計學(xué)老師自己都沒有搞清楚？

事實上，逐步回歸法是是給構(gòu)建預(yù)測模型用的，不是探討影響因素用的。它的目的是用最少的因子，成功構(gòu)建出不差于全變量模型（通過用R^2、-2倍對數(shù)似然值或者AIC等指標評價擬合效果），也就是通過軟件的方法，篩選出有用的自變量，其擬合效果不差于全部自變量放入模型，而且較少的自變量個數(shù)有利于模型的構(gòu)建（回歸模型樣本量對自變量個數(shù)有限制）。
但只是探討探討影響因素而非構(gòu)建預(yù)測模型時，逐步回歸法有什么優(yōu)勢？

（1）有人說，逐步回歸法可以減少冗余的自變量
其實，這不是好的解決辦法。冗余的自變量有兩套解決方案。

第一，我們構(gòu)建回歸時候，在考慮哪些可能的影響因素時，就應(yīng)該慎重考慮，不是所有阿狗阿貓都作為候選自變量開展回歸分析，與結(jié)局變量“拉郎配”。
只有與結(jié)局變量可能存在著因果關(guān)系的變量，才推薦開展回歸分析。這一點，是需要從專業(yè)上去考慮的。
第二，在統(tǒng)計分析的時候，若自變量個數(shù)很多，在單因素分析時就卡關(guān)，不隨便納入自變量進入最終的多因素回歸模型。一般單因素分析P值較小者納入回歸模型。

（2）逐步回歸法可以把沒有統(tǒng)計學(xué)意義的自變量淘汰出去，它們不應(yīng)該留在模型中
這種理解是不對的！多因素回歸可以允許P值大于0.05的自變量留在模型并報告出來嗎？當(dāng)然可以。而且也推薦呈現(xiàn)在最后報告中，以展現(xiàn)哪些有統(tǒng)計學(xué)意義，哪些沒有統(tǒng)計學(xué)意義。

（3）逐步回歸法效果更好

不見得。逐步回歸法優(yōu)點在于把對因變量影響較小的都淘汰掉，自變量個數(shù)減少了，所以留在模型的自變量效應(yīng)會增強！看起來變美好了。

這個前提是你自變量實在太多了。但是，這種情況是不多見的。如果回歸分析放入太多的自變量，那么逐步回歸法也挽救不了你。

（4）有人說，逐步回歸法可以處理多重共線性
很多時候，由于自變量存在著高度相關(guān)。這個時候，連教科書都推薦試試逐步回歸法呀！

這種做法其實很要命！這是一種完全無視數(shù)據(jù)特點，強行胡亂進行自變量篩選的一種方法。

為什么有多重共線性？多重共線性往往由于變量之間存在著關(guān)聯(lián)性，這種關(guān)聯(lián)性有幾種情況：
第一，這個變量是混雜變量，由于混雜變量與自變量相關(guān)，所以造成部分共線性
第二，這個變量是中介變量，中介變量也會造成自變量相關(guān)第三，變量是同個東西。比如年齡這一定量變量和根據(jù)年齡進行分組產(chǎn)生年齡的等級變量，那么原先的年齡定量數(shù)據(jù)和等級變量的年齡就是高度相關(guān)，如果它們一同納入模型，就會造成共線性第四，一個事物的兩個屬性，比如身高與坐高，相關(guān)高度相關(guān)，如果，如果他們一同納入模型，就會造成共線性

實際上，除了第一點之外，我們在處理多重共線性時，典型的方法是排除造成多重共線性的變量。比如身高坐高在回歸分析應(yīng)該2選1，定量年齡和分類年齡應(yīng)該2選1，中介變量不能納入模型。

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