回归中的多变量、多因素、多重、多元有什么区别？

内容来自：“小白学统计”微信公众号，感谢作者授权。

在回归分析中，经常看到多变量回归、多因素分析、多重线性回归、多元logistic回归等诸如此类的名词。这些所谓的多变量、多因素、多重、多元，是否一回事？很多初学者都会比较迷惑，本文主要对此做一阐述。

回归分析中，主要就是因变量和自变量，大多数的回归模型的形式都是如下所示：

因变量（或因变量的变换）=截距+回归系数*自变量（可以是多个自变量）

它反映了1个或多个自变量是如何影响因变量的。

因此，关于多变量、多因素、多重、多元，也就是如何对应因变量和自变量。

为了简单起见，下面都以线性回归为例来说明，其它如logistic回归、Poisson回归等都一样。

（1）简单（simple）线性回归

简单线性回归模型（simple linear regression model）是指1个因变量、1个自变量的模型，如下：

（2）多因素（multivariable）或多重（multiple）线性回归

多变量线性回归或多重线性回归（multivariable or multiple linear regression）是一回事，是相对简单线性回归而言。简单线性回归只有1个自变量，多因素线性回归或多重线性回归则是有多个自变量。但它们都是只有1个因变量，模型如下：

（3）多元或多变量（multivariate）线性回归

多元或多变量线性回归模型（multivariate linear regression model）是指多个因变量的回归模型。

大家可以再对比一下多元方差分析和多因素方差分析。

多元方差分析或多变量方差分析，它们都是什么意思呢？主要适用于像重复测量数据这种情况，在重复测量数据中，每个人测量了多次，有多个结局变量（因变量），因此是多元方差分析。

多因素方差分析主要用于什么情形呢？通常用于有多个分组变量（自变量），如析因设计中至少有2个分组变量，这种情况下，采用的是多因素方差分析。这里的“因素”是指自变量，因此不是多元方差分析。

有些分类比较清楚的统计软件，其实分的很清楚，尤其是一些菜单结构的。比如下图是SAS jmp软件的菜单，可以看出，在多元方法的菜单中，不是回归分析，而是主成分分析、因子分析、偏最小二乘回归等方法。

为什么呢？因为回归分析除非特指，一般我们默认的都是1个因变量，但是自变量可以是1个或多个。而主成分分析、因子分析等这些方法，都是针对多个因变量的（不清楚的可以回去翻翻书），所以是多元方法。

在《Multivariate or Multivariable Regression?》（Am J Public Health. 2013; 103(1): 39–40.）这篇文章中，作者分析了30篇声称使用了多元（multivariate）方法的文章，结果发现，其中只有5篇是真正使用了多元（multivariate）方法，主要是纵向数据（即重复测量数据），其余25篇其实是多因素分析（multivariable analyses），主要是logistic回归。有的文章中则是multivariate和multivariable在交互替代使用，把它们当做一回事。

由此可见，关于多重、多因素、多元、多变量等这些我们似乎每天都挂在嘴边的名词，其实并不是像我们想象的这么简单。即使在国际期刊，名词混用的也大有人在。

希望通过本文介绍，大家以后可以区分这些基本概念，在文章撰写时更加严谨。

当然，本文说的主要是医学统计学中的一些区分，或许在有的领域并没有区分这么明显。

因为我有一篇文章，提到了多因素分析和多元分析的不同，结果有一位数理统计的老师给我的审稿意见是：在数理统计学中，多元（multivariate）就是多因素（multivariable），不用区分。我个人没有在工科的学校学过，所以非常希望有数理统计老师明确告知，数理统计中，是否真的不区分这两个概念？

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