常见医学论文统计学问题及释疑(三):相关回归分析中存在的问题
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常见医学论文统计学问题及释疑(三):相关回归分析中存在的问题

Common questions and answers of statistics in medical papers(3):problems in the correlation and regression analysis

张迪,陈雯,凌莉

ZHANG Di, CHEN Wen, LING Li

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引用本文:

恰当的统计学分析方法的选择是医学科研和论文撰写的重要组成部分之一,它直接关系到医学论文的质量和科研成果的准确性、科学性。大量的外科学研究均会遇到对两个或多个随机变量之间的关系进行量化研究,确定他们之间有否关联及关联程度的问题,这时就需要用到相关分析或回归分析[1-3]。相关分析的主要方法有线性相关和非线性相关;其中,线性相关又包括Pearson积差相关、Spearman秩相关和关联性分析等。回归分析的主要方法有线性回归、Logistic回归和Cox回归等。选择恰当的相关回归分析方法需要综合考虑研究目的、研究设计类型和资料特点,对任何一点的忽视都有可能导致相关和回归方法使用的错误。相关分析中常见的统计学问题主要有:不了解资料特点,错用相关分析与关联性分析;混淆参数检验与非参数检验应用前提,错用Pearson积差相关与Spearman秩相关。回归分析中常见的统计学问题主要有:对因变量为分类变量的资料误用多重线性回归;对生存资料误用Logistic回归。本文将针对上述问题,结合外科学科研论文进行辨析与释疑,希望对广大医学工作者开展科研和撰写论文有所裨益。

关键词: 统计学;相关回归分析;医学论文

中图分类号: R617

基金资助: 国家自然科学基金(71173245)

作者单位: 中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系 中山大学流动人口卫生政策研究中心;中山大学医学科学处(张迪)

作者简介: 通讯作者:凌莉,Email: lingli@mail.sysu.edu.cn

收稿日期: 2016-03-15

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