【8文合集】全面了解单因素分析和多因素分析

最近有很多小伙伴在后台咨询”单因素和多因素分析“相关的问题，医咖会陆续发过不少相关的文章，今天小咖就对曾发过的教程做一下合集，方便大家收藏查看。

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单因素回归分析与我们常用的传统的单因素分析方法，如t检验、方差分析和卡方检验等方法，它们之间在一定程度上其实是等价的。

在多因素调整分析方法中，根据因变量的类型不同，我们最常应用到的三种回归模型即：多重线性回归、logistic回归及Cox回归。三种回归模型应用的条件和区别是什么呢？

需要具体问题具体分析，有时这么做没问题，有时会有问题。但有一点是很明确的：决不能死板地完全按这一规则来分析。

如果做单因素分析，是不是只把单因素分析中有意义的变量纳入多因素分析，而没有统计学意义的变量就不用纳入多因素分析了？

单因素分析可以为多因素分析提供很多有效的信息，将单因素和多因素分析的结果进行比较，也能发现很多问题。如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？

在面对众多自变量需要进行分析时，到底如何来确定谁是可疑因素，从而进入到多因素回归分析呢？

在统计学进阶的道路上，也会不断有新的方法和思路得到发展和应用，本文要向大家介绍的，如何筛选多因素回归分析候选变量的进阶方法，希望能够拓展一下大家的思路，帮助大家对多因素回归模型的建立加深理解。

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