spss统计中多重线性回归、logistic回归及cox回归分析的联系与区别 -凯发k8国际首页登录

　　统计中多重线性回归、及cox回归的联系与区别。如何区分常见回归模型?在什么情况下，应该用什么回归模型呢? 本文将汇总三种最常用的回归模型：多重线性回归、、cox回归，更直接比较它们间最基本的联系与区别。

　　三者联系：

　　它们都属于回归分析，目的都在于探讨多个自变量对因变量的影响，且自变量具有共同属性——自变量均为多个，可以为连续变量、等级变量和分类变量，其中，分类变量需转换为哑变量进行处理，等级变量按连续变量或哑变量进行处理。

　　三者区别：

　　1、多重线性回归：用于寻找连续性因变量数值随多个自变量变化而变化的直线趋势；强调因变量为连续变量。如研究肺癌患者某肿瘤标记物的水平(连续变量)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。操作流程为：

　　2、：用于分析分类变量(或等级变量)和一些影响因素之间的关系，由于因变量非连续变量，与自变量间失去了线性关系的可能性，于是经过logit变化，将模型转换为线性关系；强调因变量为分类变量或等级变量。如研究肺癌患病与否(二分类变量)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。以二分类为例，操作流程为：

　　3、cox回归：用于研究多个因素对结局事件的影响;因变量与二分类相似，唯一的区别在于cox回归的因变量引入了时间因素。如分析肺癌生存时间(二分类变量，含时间因素)是否受年龄、性别、吸烟与否及数量等自变量的影响。操作流程为：

　　可见，三种常用的回归模型有着某些相同点，也由于因变量的情况不同而适用于不同的数据。当然，我们这里未对各回归方法的细节进行进一步解读，有需要者请参考前述微信文章。