【1114.】先单后多风险因素发现模型构建论文错误解析

导读

后台有粉丝让解读一篇文献,题目如下:

该文受试对象90例,发生死亡24例,存活66例,探讨死亡的危险因素。摘要如下:

松哥统计说

表1:作者对两组感染性休克患者的基本资料进行比较,4项基线指标P>0.05。说明基线可比。看似非常完美,但是

松哥认为,本研究为观察性研究,非干预性随机分组研究,无需进行基线可比的检验。如果基线可比,其实业就排除了上述4项指标对死亡结局的影响。

干预性研究为了保证随机分组组间的可比性,我们必须对基线进行均衡性验证。表1可以作为研究对象资料描述,无需比较!

表2和表3是对临床指标和实验室指标进行两组差异性分析。注意采用的t检验也是单因素分析,结果可见6项实验室指标,3项临床指标有统计学意义,P<0.05。

表4是采用Logisitc回归进行的单因素分析,放入的指标依旧是表2和表3筛选出有意义的9个指标。但是有意义的是6个指标,有3个指标无意义。

松哥统计说:对于风险因素发现模型,我们常采用先单后多(先单因素分析、后采用多因素分析)的方式,发现最终的独立的风险因素。

单因素分析有两种:对于Logistic回归模型,一种是卡方检验和t检验;另一种是指单因素Logistic。两种结果理论上应该是一致的,因此统计分析可以二选一。

而本文作者差异性检验单因素分析做了,单因素Logistic回归也做了,有点重复操作,另外两者结果理论上是一致的,但是此处有3个指标不同。也许统计上有这种可能,但是有点让人困惑。

表5:是对单因素Logistic回归筛选的6项有意义的指标,进行的多因素分析,6项指标均有意义。此处统计分析方法没问题,但是

本例样本量90例,很多人认为纳入模型6个因素,按照1:10的样本量比例,本例样本量90例,足够构建模型。

但是Logitic回归样本量要遵循10EPV原则,就是每个变量要针对10个Events,本例只有24人发生死亡,多因素分析只能纳入2-3个自变量。

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