教程 | 回归如何控制混杂偏倚

回归分析主要研究目的可以归为三类：

• 探讨影响因素
• 控制偏倚

• 预测与分类

关于影响因素研究，郑老师的风暴统计平台已经更新了"线性回归分析"、"logistic回归分析"、"生存分析"三大板块，近日，又更新了 "回归控制混杂偏倚" 模块！

控制混杂的回归与探讨影响因素的回归，统计过程相似，但具体思路又有所不同，回归控制混杂分析中，无论焦点因素与结局是否存在关联，都会被纳入多因素模型。混杂偏倚控制的基本统计过程分为三步：

第一步，统计描述。描述人群的分布特征。

第二步， 简单关联性分析。针对目标暴露因素与结局（一因一果的探索性分析）。可以使用差异性分析（t、F、卡方、秩和）或单因素回归分析，两者结果大致相同。

第三步，多因素分析。 暴露因素与潜在混杂作为自变量（多因一果）构建多因素回归模型。

根据这个统计思路，下面为大家详细介绍一下风暴统计平台"回归控制混杂"模块的使用方式。

首先，进入风暴统计平台，点击“风暴智能统计”—“回归控制混杂”—"最新版回归控制混杂"。

详细指南！风暴统计如何高效导入数据，统计分析快人一步？

详细版！如何利用风暴统计进行数据的整理转换？

这里多提一下分组差异性分析中的分组方式，会因不同研究类型而定

• 病例对照研究：一般按照病例组/对照组分组；

• 队列研究：通常按照暴露组/非暴露组分组；

• 横截面调查：可灵活处理；

• 随机对照研究：按照干预组/对照组分组。

选择完成后，右侧就更新了定量数据批量差异性分析三线表！

• 多因素回归策略，一次性调整全部的混杂因素

• 多模型回归策略，通过3-5个模型逐步调整混杂，观察暴露与结局的关联性变化。

• 如果选择了基线差异性分析有意义的变量，那么平台会自动将上一步基线回归的结果同步到这里，减少操作步骤。
  

  
  

• 如果选择了单因素回归分析有差异的变量，需要再选择开展单因素回归的协变量（定量与分类全部选入）。(注：在指定分类自变量这里，平台会将分类少于5种的变量自动归入，如果有更多分类变量，需要手动修改哦！)

接着是多因素回归变量设置，包括P阈值，回归方法的选择。在影响因素研究中不太建议大家使用逐步回归（主要用在预测模型中）。

model1就是我们的单因素模型，因此我们直接开始选择model2的协变量，推荐使用自定义，多个模型逐个调整变量。

这里我们model2先矫正性别与年龄，接着，继续点击"增加回归模型"，model2矫正的性别、年龄会自动顺延至model3。另外，model3我们再额外矫正level和race。如需继续增加模型，可继续点击”增加回归模型“，最多可增至model5。

完成后，右侧就直接出现多模型的结果啦，包括脚注一应俱全！

以上就是，风暴统计平台"回归控制混杂"模块的全部使用教程啦！欢迎大家试用，如果您在风暴统计平台的使用过程中有任何的建议或疑问，可以加入我们的讨论群！群里郑老师与助教会在群内解答！

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