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回归分析时,单因素P<0.05,而多因素却没有意义,我该如何是好?

先单后多,最令人沮丧的,莫过于单因素P<0.05,而多因素大多数没有统计学意义,甚至一个都没有。这可怎么办!!怎么回事!!不仅如此,有些时候单因素>0.05,多因素可以出现统计学差异的惊喜局面哦。



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单因素、多因素结果矛盾原因

这种情况的原因是什么?大概原因包括:

(1)多因素回归自变量个数太多,样本量不够,建模失败

(2)存在着混杂变量

(3)存在着中介变量

(4)存在着交互效应

(5)排除中介变量后,存在着其它多重共线性


主要的原因是存在着混杂变量和中介变量。



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单因素、多因素结果矛盾如何处理

如何处理?


当然,最重要的是,在多因素回归分析之前,厘清好各变量的因果关系。对!借助DAG的方法能够形成相应的因果网络。


但是,DAG构建并不是那么容易,更多的时候,我们需要借助统计方法,来绘制DAG的连接线。


我推荐的方法是,“两因素建模法”和“去因素建模法”来探索自变量为什么先单后多结果不一致。


两种方法原理相似,他们的关系如同逐步回归法中的“向前逐步”和“向后逐步”方法。也非常容易理解。



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两因素建模法

”案例分析


例1: Hosmer和Lemeshow于1989年研究了低出生体重婴儿的影响因素,结果变量为是否娩出低出生体重儿,考虑的自变量有产妇妊娠前体重、产妇年龄、种族、是否吸烟、早产次数、是否患高血压等。(数据文件见:logistic_step.sav。)


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本文,关注两个变量,吸烟与早产次数


首先是单因素回归分析的结果:

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在所有结果中,随访次数,没有统计学意义,因此多因素排除在外,剩下的全部纳入多因素回归分析(P<0.2)。结果如下:

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结果发现,单因素分析中,种族是没有统计学差异,多因素P<0.05!  早产次数,应激性单因素有统计学意义,多因素P>0.05! 此外,吸烟、高血压的效应值(exp(B)即OR值)都在增大,这是为何?


我现在采用“两因素”分析法,一探究竟!


1.为什么种族单因素没有统计学差异,而多因素有?

我建立多个回归模型,每个回归模型因变量是“低出生体重”,自变量是“种族”和一个其他自变量,因此称为2因素回归分析。


然后, 我发现,种族+吸烟的两因素回归模型结果诡异!

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吸烟在场,种族的效应具有统计学意义了!


什么原因?因为吸烟对种族而言,是一个中介变量!这个中介变量。这个示意图的效果如下:

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▷上述系数是大致说明,不是确切值


种族总的效应是2.3,通过吸烟的是-0.7,而不通过吸烟的是3.0,因此,当两因素在的时候,通过吸烟的作用被阻拦,则效应值则变成了3.0,更为他突出了。


2. 为什么高血压的效应值大大增加了呢?

我同样利用两因素法建立多个回归模型,每个回归模型因变量是“低出生体重”,自变量是“种族”和一个其他自变量


结果发现,孕妇体重影响甚大:

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单因素高血压OR=3.365,两因素变为5.998!

那么产妇体重是什么变量?在这里显然,不是中介变量了,而是混杂变量。

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高血压总的效应是3.65,而来自于产妇体重的影响则夹杂在其中,为-2.34(高血压与产妇体重负相关),因此,单因素回归分析的OR值比多因素回归分析的结果要低。



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去因素建模法的应用

我针对早产次数“单因素有统计学意义,多因素P>0.05”的矛盾进行分析吧


我先采用两因素进行分析,探讨影响早产次数的干扰因素。你们觉得谁影响了早产次数呢?答案是应激性和吸烟!

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现在采用去因素法建模。“去因素法”指的是,在全因子模型中,剔除被怀疑的因素,在本例,需要剔除应激性与吸烟!

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可以看出,应激性和吸烟同时在场,则早产次数没有统计学意义,而应激性和吸烟不在场,早产次数则有统计学意义了,和单因素分析结果一致!


那么应激性与吸烟是中介变量还是混杂呢? 先思考下!文末有答案。



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小结

第一,两因素法和去因素法是一种探索性的方法,可以帮助诸位粗略地发现结果异常严重的现象,特别是关键变量单因素、多因素的矛盾。不妨结合两种策略来试试!


第二,两因素法和去因素法主要窥探中介与混杂的影响,但是究竟属于中介还是混杂,需要根据理论知识来判定。


第三,老话,在一个模型中,中介变量与混杂都不是我关注的重点,但中介变量不应纳入模型,混杂应该纳入模型;也可以采用多层次多模型法来窥探两个变量的影响


第四,对于能考虑中介与混杂变量的场景,两因素法和去因素法可能收效甚微!


第五,对于单因素和多因素回归分析结果矛盾时,千万不要觉得沮丧。这反而是你们大展身手的时候!想办法去解释矛盾之处,是一篇论文的亮点!


第六,从理论上分析,应激性与吸烟应该是中介变量!



文章来源: 医学论文与统计分析

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