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第 30 章 多元模型分析 Multivariable Models | 醫學統計學

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第 30 章 多元模型分析 Multivariable Models | 醫學統計學

第 30 章 多元模型分析 Multivariable Models | 醫學統計學 醫學統計學 第 30 章 多元模型分析 Multivariable Models 簡單線性迴歸描述的是一個連續型的因變量 \((y)\) ，和一個單一的預測變量 \((x)\) 之間的關係。我們考慮把這個模型擴展成包含多個預測變量，單一因變量的模型。例如，我們可以考慮建立一個模型使用生活習慣 (包括“年齡，性別，運動，飲食習慣等”) 來預測收縮期血壓。此時多重迴歸的思想就可以幫我們理解一些我們 更加關心的因子 ，與因變量之間的關係，同時控制或者叫調整了其他的 混雜因子 (control or adjust confounders)。有時候這樣的模型也可以直接應用到生活中去，比如上面的例子，我們可以通過瞭解一個人的生活習慣，用建立好的模型來估計這個人的收縮期血壓。 建立模型之前，必須明確研究的目的是什麼。例如我們關心一個 新發現的因子 可能與高血壓有關係，那麼模型中我們放進去調整的其他因子 (如年齡，性別，運動) 等和因變量 (血壓) 之間的關係就變得不那麼重要。 多重線性迴歸，或者叫多元模型分析 (multiple linear regression or multivariable linear regression) 是研究一個連續型因變量和多個預測變量之間關係的重要模型。本章還會着重討論 混

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