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

線性回歸是一種常用的統(tǒng)計分析方法，用于建立自變量和因變量之間的線性關系模型。當知道兩個變量間存在相關關系時，我們時常想進一步去探討是否可以通過其中一個變量的數(shù)值定量的去預測另外一個變量的數(shù)值。

經典案例：父親身高與兒子身高存在相關關系，是否可以通過父親身高預測兒子的身高？

這類問題在統(tǒng)計學上常采用線性回歸的方法來解決。這類文章一般的統(tǒng)計報告框架主要包括3部分內容：統(tǒng)計描述、相關性分析和先單后多線性回歸。

實際中，許多人習慣性使用SPSS開展線性回歸，但是SPSS無法進行批量單因素分析，還需要手動繪制三線表，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，自動開展線性回歸。

本文主要內容包括：

1.實操數(shù)據(jù)集介紹

2.風暴統(tǒng)計智能平臺自動開展線性回歸

1.實操數(shù)據(jù)集介紹

我們使用R語言MASS包自帶數(shù)據(jù)集birthwt作為實操數(shù)據(jù)集。這是一份于1986年在在馬薩諸塞州收集的與嬰兒出生體重低相關的危險因素的數(shù)據(jù)。以定量數(shù)據(jù)出生體重（bwt）作為結局變量，探討下列因素對出生體重的影響。可能的影響因素如下：

下面將結合本數(shù)據(jù)分別通過風暴統(tǒng)計智能在線免費平臺與R語言軟件來進行先單后多線性回歸分析復現(xiàn)，方便大家對兩種方法的特點有更加直觀的認識！

2. 風暴統(tǒng)計智能平臺自動開展線性回歸

第一步：輸入網址，打開“風暴智能統(tǒng)計”——“線性回歸分析”

第二步：導入整理好的數(shù)據(jù)，目前支持10M以內的csv格式數(shù)據(jù)

第三步：線性回歸之前，一般建議對做一些探索性的相關分析，通過散點圖看看線性趨勢。

結果隨即在右側展示

第四步：點擊“快速線性回歸分析”——選擇因變量和自變量。

我們自己可以設置，根據(jù)P值來判斷哪些單因素回歸的結果將選擇進來開展多因素回歸；也可以選擇是否開展逐步回歸法。

然后立即可以顯示批量單因素回歸分析的結果！

以及多因素回歸（P<0.05的結果納入開展多因素回歸）

以及兩者的結合

最最重要的是，可以一鍵導出word版的表格！

第四步：導出統(tǒng)計分析報告——一鍵導出word版三線表結果

風暴統(tǒng)計結果展示如下，直接生成word版三線表，高效快速，結果還比較美觀！

我們已經對風暴統(tǒng)計平臺分析結果與R語言軟件結果進行對比，結果完全一致，諸位不用擔心，風暴統(tǒng)計平臺分析結果十分規(guī)范可靠，且相較于R語言的使用門檻那真的是低太多了。

諸位不妨親自感受一下風暴統(tǒng)計智能平臺的魅力！