在醫(yī)學科研、特別是觀察性研究領域，無論是現(xiàn)況調查、病例對照研究、還是隊列研究，經(jīng)常遇到二分類指標，大家也都知道使用logistic開展回歸分析，使用先單后多法來篩選自變量。

實際中，許多人習慣性使用SPSS進行回歸分析，但是SPSS無法使單因素結果與多因素結果在同一張表格中，手動繪制三線表既費時又費力。而R語言雖然可以解決以上難點但具有一定的門檻，因此，這里結合一篇文獻與實操案例為大家介紹一個智能在線免費統(tǒng)計分析平臺——風暴統(tǒng)計。

一、實操數(shù)據(jù)介紹

這里我們使用的是R語言自帶數(shù)據(jù)集MASS中的birthwt，birthwt是一份與嬰兒出生體重低相關的危險因素數(shù)據(jù)，其中包含的變量見下表，根據(jù)研究設計，以“l(fā)ow”作為結局變量。

二、風暴統(tǒng)計智能在線免費平臺復現(xiàn)

（1）進入風暴統(tǒng)計網(wǎng)站的“風暴智能統(tǒng)計”模塊，點擊“l(fā)ogistic回歸分析”

（2）導入數(shù)據(jù)，目前支持10M以內的csv格式。數(shù)據(jù)導入前如需進行預處理的（如：定量數(shù)據(jù)轉分類數(shù)據(jù)、多分類轉二分類、打標簽等），推薦用SPSS進行操作，具體詳見下方文章：

如何結合SPSS與在線統(tǒng)計分析平臺來撰寫論文？

（3）指定因變量與自變量的變量類型

（4）指定logistic回歸方式

這里選用先單后多的篩選方式，這個方法比較傳統(tǒng)也是大家習慣性用的比較多的，P值的限定大家可以根據(jù)自己的研究設計，選擇0.05、0.1、0.2。

（5）導出word版三線表結果

風暴統(tǒng)計結果結果展示如下，直接生成word版三線表，高效快速！

三、R語言軟件復現(xiàn)

這里采用autoReg包，autoReg包是一款功能十分強大的R包，不僅可以快捷完成基線表的制作，還可以直接一行代碼輸出回歸分析（支持線性模型、廣義線性模型和比例風險模型）的表格。

（1）logistic回歸模型構建

使用glm() 函數(shù)構建回歸模型，glm(y~x1＋x2＋x3＋x4＋x......,data=數(shù)據(jù)集名，family="binomial")，指定因變量與自變量，設置數(shù)據(jù)集名。

logfit<-glm(low ~ age + lwt + race + smoke + ptd + ht +?ui +?ftv,data=bwt,family = "binomial")

summary(logfit)

此處參數(shù)family規(guī)定了回歸模型的類型:family="binomial"指適用于二元離散因變量(binary)。

（2）先單后多

logreg3<-autoReg(logfit,uni=TRUE,threshold=0.05)

logreg3

logtable3<-myft(logreg3)

四、總結

通過對比，風暴統(tǒng)計與R語言先單后多的分析結果完全一致，風暴統(tǒng)計對于P值還有單獨成列，結果更加清晰直觀，大家也可以來試一試哦！