变量之间的关联性分析方法选择小结

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作者：小蚊子
一、两个变量之间的关联性分析
1.两个变量均为连续型变量
1)小样本并且两个变量服从双正态分布，则用Pearson相关系数做统计分析
2)大样本或两个变量不服从双正态分布，则用Spearman相关系数进行统计分析
2.两个变量均为有序分类变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
3.一个变量为有序分类变量，另一个变量为连续型变量，可以用Spearman相关系数进行统计分析
二、回归分析
1.直线回归：如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，则直线回归（单个自变量的线性回归，称为简单回归），否则应作适当的变换，使其满足上述条件。
2.多重线性回归：应变量（Y）为连续型变量（即计量资料），自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布（大样本时无需正态性），残差与自变量无趋势变化，可以作多重线性回归。
来源：(http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f78a4b0100b764.html) - 数据分析的统计方法选择小结(变量之间的关联性分析)_小蚊子_新浪博客
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
3.二分类的Logistic回归：应变量为二分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)非配对的情况：用非条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
2)配对的情况：用条件Logistic回归
(1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
(2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
4.有序多分类有序的Logistic回归：应变量为有序多分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用
5.无序多分类有序的Logistic回归：应变量为无序多分类变量，自变量（X1，X2，…，Xp）可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。
1)观察性研究：可以用逐步线性回归寻找（拟）主要的影响因素
2)实验性研究：在保持主要研究因素变量（干预变量）外，可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量，以校正这些混杂因素对结果的混杂作用。