博医荟·科研学院第五讲周琦博士:混淆离群值多重共线性,遇到这些问题时多元回归分析该如何进行?唐氏综合征患病率线性科研分析

随着孩子出生顺序的增加而增加,这个发现让人觉得匪夷所思,它背后的机理又是什么呢?

如下图1所示,研究者发现,唐氏综合征的患病率具有随着孩子出生顺序的增加而增加的明显趋势,即第1个出生的孩子,患唐氏综合征的风险最低,与之相比,第5个出生的孩子唐氏综合征的发生风险增加了大约4倍!值得注意的是,这一项分析不考虑除出生顺序外的任何其他风险因素对唐氏综合征风险的影响。

图1唐氏综合征的患病率

随着孩子出生顺序的增加而增加

这个发现让人觉得匪夷所思,它背后的机理又是什么呢?

图2唐氏综合征的患病率

随着母亲生产时的年龄增加而显著增加

由此可见,在第一次的分析中,在没有考虑母亲年龄的情况下,孩子出生顺序和唐氏综合征患病率之间的关系被混淆了。换句话说,出生顺序和唐氏综合征之间的关联被母亲年龄的混杂效应夸大了。

事实上,在多元线性回归中,如何排除混淆因素(干扰因子)对分析的影响,是大家经常会遇到的问题,那我们应该如何识别干扰因子,并理清逻辑,做出正确的处理?

01数据的离群值(异常值)情况,如何判断和进行处理;

02特定情况下,为了满足数学模型的条件,如何对自变量Y进行转换;

03多重共线性问题及其一般处理方法;

04在回归分析中可能存在的混淆,以及10%准则处理方法;

05回归分析中对样本量大小的考量。

专家介绍

周琦

高博临床研究中心

·高博临床研究中心生物统计总监

·加拿大麦克马斯大学数学博士

·加拿大麦克马斯特大学健康研究方法、证据和影响系生物统计学家&兼职教授(2004-2018)

THE END
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