在應用統計分析作學術研究的各個領域中,醫學領域可說是其中的非常大宗,據統計目前全世界約有3萬種的醫學期刊,約佔了科技期刊的四分之一之多(資料來源:baike.baidu.com/view/92671)。而在這塊這麼大的市場中,我觀察到在醫學領域所使用的統計名詞,經常與統計教科書有相當多的出入,本篇文章擬將這些常見的混淆之處作個釐清。

 

1.單變量或多變項迴歸分析

假使我們現在要進行依變項(dependent variable)的預測,如果我們的自變項(independent variable)只有一個,那麼這種迴歸模式稱之為簡單迴歸(Simple regression),不過在醫學期刊常見以單變量迴歸(Univariate regression)來表達;倘若我們的自變項是2個以上,那麼我們稱之為多元迴歸(Multiple regression),但在醫學期刊則部分稱之為多變項迴歸(Multivariable regression)或多變量迴歸(Multivariate regression)。

特別值得說明的是,「多變量」(Multivariate)在一般統計教科書是專門指同時有2個以上的依變項的統計方法,例如主成分分析、因素分析、集群分析、結構方程模式、典型相關等;但在醫學領域中,不管依變項有多少個,只要自變項2個以上,就會稱之為多變量分析(比較正確來說應該是多變項分析),這是蠻特別的一點。

 

 

2.自變項、依變項或控制變項

統計教科書皆把依變項定義為dependent variable,不過實際醫學期刊比較常見以結果變項(outcome)來稱呼之;如果我們的模式有許多個(2個以上)自變項,而所關注的是其中一個變項,那麼此時其他變項便稱作控制變項(Control variable),但在醫學期刊的習慣來說,並非主要研究變項的控制變項都叫做共變量(Covariate)。

 

(我想要上統計課)

 

3.迴歸分析的細節

在多變項迴歸(2個以上的自變項)中,每一個自變項的迴歸係數皆是已經考慮其他變項的效果,一般我們會說控制或考慮其他變項效果之下(Controlling or considering other variables),不過醫學期刊特別偏好使用「調整」(Adjust)這個字。Adjusted」,例如adjusted ORadjusted HR以標明此為多變項分析之下的結果;相較之下,如果是單變項的模式(只有一個自變項),醫學期刊也偶爾會看到用naïvecrude這兩個字來表示這是一個單變項分析,例如crude ORnaïve analysis

 

 

以上介紹了一些常見的醫學統計容易造成混淆的名詞,並且以與迴歸分析相關的名詞為主,以下表格為將以上內容作個整理,希望幫助大家未來在閱讀醫學期刊時有所幫助。

 DDD

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