回歸分析

　　1.直線回歸：如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布(大樣本時(shí)無(wú)需正態(tài)性)，殘差與自變量無(wú)趨勢(shì)變化，則直線回歸(單個(gè)自變量的線性回歸，稱為簡(jiǎn)單回歸)，否則應(yīng)作適當(dāng)?shù)淖儞Q，使其滿足上述條件。

　　2.多重線性回歸：應(yīng)變量(Y)為連續(xù)型變量(即計(jì)量資料)，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)變量。如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布(大樣本時(shí)無(wú)需正態(tài)性)，殘差與自變量無(wú)趨勢(shì)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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

　　3.二分類(lèi)的Logistic回歸：應(yīng)變量為二分類(lèi)變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)變量。

　　1)非配對(duì)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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

　　2)配對(duì)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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

　　4.有序多分類(lèi)有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為有序多分類(lèi)變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

　　5.無(wú)序多分類(lèi)有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為無(wú)序多分類(lèi)變量，自變量(X1，X2，…，Xp)可以為連續(xù)型變量、有序分類(lèi)變量或二分類(lèi)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(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量(干預(yù)變量)外，可以適當(dāng)?shù)匾�入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

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