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做回归分析时，单因素分析如何处理连续性变量？
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各位战友，我在看文章时有一些问题感到非常疑惑，但网上的资料又十分零散，看完也不是十分理解，特此请教大家在一些回归分析中，探究危险因子的数据分析，如探究：影响卒中患者回归工作的因素：1.有人用单因素分析+logistic回归，有人用单因素+cox回归，有人建议用逐步回归，可以下面这样理解吗？同：三者在探究危险因子方面都可以用，也没什么大差别异：（1）单因素+logistic不能得到发病到回归的时间，而cox可以。
（2）逐步不需要进行单因素分析，其余和logistic得到的差不多？2.单因素分析仅为一种分析思路，而不是一种具体的分析方法，文中往往没具体说明用的什么单因素分析。我猜想，对于分类变量，用卡方检验，如性别对回归工作的影响
那么对于连续性变量呢？有些文章做的均值±标准差的描述，但这样怎么知道年龄这个因素要不要纳入多因素回归中继续算呢？3.做单因素的目的是为了后面做多因素吗？单因素p&0.05的就不需要纳入多因素？那么因素间的相互影响需要额外计算吗？（因为文中没提到，所以不能确定）希望能得到大家帮助，感激不尽~~~
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各位战友，我在看文章时有一些问题感到非常疑惑，但网上的资料又十分零散，看完也不是十分理解，特此请教大家在一些回归分析中，探究危险因子的数据分析，如探究：影响卒中患者回归工作的因素：1.有人用单因素分析+logistic回归，有人用单因素+cox回归，有人建议用逐步回归，可以下面这样理解吗？同：三者在探究危险因子方面都可以用，也没什么大差别异：（1）单因素+logistic不能得到发病到回归的时间，而cox可以。cox优于logit，但是他需要生存时间
（2）逐步不需要进行单因素分析，其余和logistic得到的差不多？需要单因素2.单因素分析仅为一种分析思路，而不是一种具体的分析方法，文中往往没具体说明用的什么单因素分析。我猜想，对于分类变量，用卡方检验，如性别对回归工作的影响
那么对于连续性变量呢？有些文章做的均值±标准差的描述，但这样怎么知道年龄这个因素要不要纳入多因素回归中继续算呢？t检验，卡方检验，方差分析都是单因素，pearson也是3.做单因素的目的是为了后面做多因素吗？单因素p&0.05的就不需要纳入多因素？那么因素间的相互影响需要额外计算吗？（因为文中没提到，所以不能确定）先做单因素筛选有统计学上有意义的因素，P&0.05纳入多因素分析。同时专业有影响的也纳入多因素，如果单因素有意义的因素比较少，可以将纳入标准放宽到P&0.1，或者P&0.2详见上述回答
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qazonly123 谢谢您，不过还是不清楚： 逐步已经是一个一个变量加进去了，还需要先做单因素？
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舒甜 qazonly123 谢谢您，不过还是不清楚： 逐步已经是一个一个变量加进去了，还需要先做单因素？
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关于丁香园关注今日：1 | 主题：198209
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【求助】进行logistic回归分析之前是否必须先进行单因素分析？
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这个帖子发布于8年零9天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
手头在做一项统计，涉及到logistic回归分析。准备研究年龄、受教育程度、既往病史、收入等等对某项结局的影响。查了一些书，发现有两种说法。一种认为，做logistic回归分析之前需对自变量进行筛选，只保留对回归分析有统计意义的自变量带入多变量分析，剔除没有影响意义的。另一种则认为，不应该事先筛选。因为某些自变量在单因素分析时对结果没有影响，但是多变量分析时，由于各变量之间的交互作用，反而会对应变量具有影响。请教版上各位高人，到底哪一种说法才是正确的？另外，如果应该先进行筛选，我有一项自变量是四分类的有序资料。在单因素分析时，用SPSS能实现OR值及95％ CI的计算吗？貌似OR的计算只能在2×2的表中实现。谢谢了！
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两种说法都不完全准确可以
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单因素筛选不是最合适的方法，建议做多因素之前先从专业知识上判断一下是否会存在明显的低阶交互作用，其次计算一下膨胀系数以判断是否有明显的多重相关性，然后就直接利用多因素提供的自变量逐步筛选法。
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关于丁香园spss方差分析-----确定某结果的影响因素
现实中，很多问题是错综复杂的，原因也是多种多样，比如我们说性别对身高有影响，但很明显要考虑到年龄、遗传、营养状况等因素的作用。即一个结果的产生是由于多个因素导致，此时可以用方差分析来得出各因素影响的程度。
这里先用“员工满意度”的调查来进行简单示例，员工满意度量表包含五个分量表，分别为领导行为满意度量表、管理措施满意度量表、工作回报满意度量表、团体合作满意度量表以及工作激励满意度量表，共65个题目。背景资料有年龄、性别、文化程度、工作年限、年收入、目前职位等，我们只用一个分量表“领导行为的满意度方面”的数据来进行分析
先来看一下年龄对员工满意度的影响，即不同年龄的员工满意度是否有差别。通过spss----analysis--glm中的univariate
，将其他性别、文化程度、工作年限、收入、职位等都作为控制变量，以剔除交互影响，得出如下两张表格：
从这张表格中可以看出，年龄的方差检验值p=0.018&0.05，因此可知不同年龄段在领导行为方面的满意度有明显的差异，但是由于年龄段有4组，分别是25以下，25-35,36-45,45以上，那到底是每个年龄段之间都有明显差异还是个别年龄段之间有差异呢？这就需要用到下面的事后检验
从上面表格，可以看出，25-35岁与36-45岁的满意度有明显差异，且25-35岁的满意度低。
25-35岁与45岁以上的满意度有明显差异，且25-35岁的满意度低，25-35岁满意度低于25岁以下的满意度，但差别不明显
由此，我们根据单因素方差分析可以得出结论，该公司中25-35岁年龄段的员工满意度明显低于36岁以上的员工，并且不是由于误差所致。
接下来，我们看由于背景变量不只一个，于是我们再先把文化程度加入影响变量，其他仍作为控制变量，被影响变量仍然选择领导行为变量，即多因素方差分析。得到如下图所示
从上表中可以看出，当添加了文化程度变量之后，不同年龄对领导行为的满意度度差异就消失了p=0.1&0.05，而不同文化程度员工对领导行为满意度度则出现了明显差异p=0.00&0.05，而年龄和文化程度之间的交互作用影响显著，因此我们可以推测，年龄本身的影响并不显著，只是因为不同年龄段的文化程度不同，才导致了对领导行为的不同满意度，因此通过这个多因素方差分析，我们可知其实真正影响员工对领导行为满意度的是文化程度，而不是年龄。
通过添加多因素进行方差分析，可以排除表象的因素，找出影响问题的真正原因。当然如果因素再多几个的话，则需要用回归分析来进行分析。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。二项logistic回归分析单个因素不显著加了一个变显著怎么办_百度知道
二项logistic回归分析单个因素不显著加了一个变显著怎么办
我有更好的答案
做单因素筛选有统计学上有意义的因素;0，P&0.05纳入多因素分析。同时专业有影响的也纳入多因素，如果单因素有意义的因素比较少，可以将纳入标准放宽到P&lt.1
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第4章1_回归分析预测方法
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