【1114.】先单后多风险因素发现模型构建论文错误解析
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。
---统计思维与理论系列---
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