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2022-05-08 16:30:07
回歸分析：
1.直線回歸：如果回歸分析中的殘差服從正態分布(大樣本時無需正態性)，殘差與自變量無趨勢變化，則直線回歸(單個自變量的線性回歸，稱為簡單回歸)，否則應作適當的變換，使其滿足上述條件。
2.多重線性回歸：應變量(Y)為連續型變量(即計量資料)，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。如果回歸分析中的殘差服從正態分布(大樣本時無需正態性)，殘差與自變量無趨勢變化，可以作多重線性回歸。
1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找(擬)主要的影響因素
2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量(干預變量)外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用
3.二分類的Logistic回歸：應變量為二分類變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。
1)非配對的情況：用非條件Logistic回歸
(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找(擬)主要的影響因素
(2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量(干預變量)外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用
2)配對的情況：用條件Logistic回歸
(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找(擬)主要的影響因素
(2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量(干預變量)外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用
4.有序多分類有序的Logistic回歸：應變量為有序多分類變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。
1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找(擬)主要的影響因素
2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量(干預變量)外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用
5.無序多分類有序的Logistic回歸：應變量為無序多分類變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。
1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找(擬)主要的影響因素
2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量(干預變量)外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用
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