单变量多因素观察性资料主要影响因素的逐步筛选

• 作者: 保宏翔 刘丹红 徐勇勇 杨鹏
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 学科: 医学
• 关键词: 观察性资料 一般线性模型 逐步回归
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 33-35,42
• 页数: 4页
• 分类号: R1
• 字数: 3187字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3674.2007.01.010

摘要

目的 探讨如何用单变量分析的一般线性模型(GLM-Univariate)方法筛选"单变量多因素观察性资料"的主要影响因素.方法 以住院患者病案首页数据中住院费用的影响因素分析为例,比较逐步回归方法与GLM-Univariate方法的优劣.结果 逐步回归方法可能导致的主要问题是庞杂的哑变量处理和计算结果对哑变量赋值方法的高度依赖性,且不能分析因素的整体效应.GLM-Univariate不仅能克服上述问题,而且可以通过方差分析表中各因素(协变量)的P值和效应值η2大小,逐步筛选出主要影响因素和协变量,并建立相应的回归方程.结论 GLM-Univariate过程可以完成单变量多因素观察性资料主要影响因素的筛选,并能够分析因素之间和因素与协变量间的交互效应,较逐步回归方法更为适宜.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐勇勇	第四军医大学卫生统计学教研室	299	2550	23.0	32.0
2	刘丹红	第四军医大学卫生统计学教研室	94	963	17.0	24.0
3	杨鹏	第四军医大学卫生统计学教研室	60	357	12.0	15.0
4	保宏翔	第四军医大学卫生统计学教研室	4	37	4.0	4.0