基于EmpowerStats的混杂因素筛选及其校正方法
目的：当一个因素会扭曲疾病和暴露之间的关联性或扭曲某研究因素的效应大小时,就会出现混杂偏倚,该因素就是所谓的混杂因素.传统研究中通常根据单因素分析和逐步回归方法进行混杂因素筛选,具有一定局限性. 方法：从原理简介、实例讲解、软件操作多角度全面介绍如何根据粗效应值和调整效应值的变化实现混杂因素的筛选以及独立效应评价. 结果：EmpowerStats统计软件能够按照一定的标准非常科学、简便地实现混杂因素的识别、筛选及其控制,得到对效应估计值的最优估计,优于传统的逐步回归法. 结论：传统的混杂因素识别和筛选方法存在一定的局限性.基于效应估计值的改变进行混杂因素的识别和筛选,可以更合理地获得研究因素的效应估计值.
医学统计学 混杂偏倚 效应估计值 校正方法
施红英 陈常中 毛广运
温州医科大学环境与公共卫生学院预防医学系,浙江温州,325035 美国哈佛大学医学院Dana.Farber癌症研究所,美国
国内会议
天津
中文
148-157
2016-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）