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混淆变量(confoundingvariable)是指与自变量和因变量均相关的变量，该变量使自变量和因变量间产生虚假的关系(meinert,1986)。例如，年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系。随着年龄增加，年收入增加，同时患癌症的几率增加，年收入与癌症之间的关系完全是由年龄造成的。这种情况经常用来解释相关不等于因果关系，因为可能存在第三个变量同时影响两者。简单来说：混淆变量是无法控制的变量，也可以称为额外变量。

混淆变量(confoundingvariable)是指与自变量和因变量均相关的变量，该变量使自变量和因变量间产生虚假的关系(meinert,1986)。例如，年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系。随着年龄增加，年收入增加，同时患癌症的几率增加，年收入与癌症之间的关系完全是由年龄造成的。这种情况经常用来解释相关不等于因果关系，因为可能存在第三个变量同时影响两者。简单来说：混淆变量是无法控制的变量，也可以称为额外变量。

有不同的定义和作用。1、无关变量（Irrelevant Variable）：指与研究对象和研究问题无关的变量。在研究中，如果存在无关变量，虽然它们可能会对结果产生影响，但这种影响是随机的，没有实际研究意义。因此，研究中需要将无关变量进行控制或剔除，以避免对研究结论的干扰。2、混杂变量（Confounding Variable）：指与研究对象和研究问题有关的变量，但它们与自变量和因变量之间存在相关性，可能会导致因果关系出现偏差。在研究中，如果存在混杂变量，就需要进行控制或者分层分析，以确保研究结论的准确性和可靠性。

混淆变量(Confounding Variable)是指与自变量和因变量均相关的变量，该变量使自变量和因变量间产生虚假的关系(Meinert, 1986)。例如，年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系。随着年龄增加，年收入增加，同时患癌症的几率增加，年收入与癌症之间的关系完全是由年龄造成的。这种情况经常用来解释相关不等于因果关系，因为可能存在第三个变量同时影响两者。简单来说：混淆变量是无法控制的变量，也可以称为额外变量。

混杂因素可导致混杂偏倚，混杂因素的基本特点：必须是所研究疾病的独立危险因子，必须与研究因素有关，—定不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。混杂因素亦称混杂因子或外来因素，是指与研究因素和研究疾病均有关，若在比较的人群组中分布不匀，可以歪曲（掩盖或夸大）因素与疾病之间真正联系的因素。在流行病学研究中，性别、年龄是最常见的混杂因素。混杂是指所研究因素与结果的联系被其它外部因素所混淆，这个外部因素就叫混杂变量，它是疾病的一个危险因子，又与所研究的因素有联系，它在暴露组与对照组的分布是不均衡的。混杂偏倚的控制方法：在研究设计阶段，做好研究对象的选择，遵循随机化原则，可以对预判断的某些混杂因素进行限制或匹配；在分析阶段，可以采用分层分析、标准化率分析或多因素分析，以控制混杂因素对结果的影响。限制即通过设置准入条件，不符合条件对象不能进入研究，就不能对研究结果造成影响。匹配即使不同组内，具有该混杂因素特征的人所占比例都相同，则可消除该混杂因素影响。

暴露因素与疾病发生的相关（关联）程度受到其他因素的歪曲或干扰混杂偏倚（confounding bias）混杂是指所研究因素与结果的联系被其它外部因素所混淆，这个外部因素就叫混杂变量.它是疾病的一个危险因子，又与所研究的因素有联系，它在暴露组与对照组的分布是不均衡的。在流行病学研究中，性别、年龄是最常见的混杂因素。混杂偏倚是健康教育主治医师考试可能涉及的考点，医学教育网做了整理，供大家参考。混杂偏倚（confounding bias）是指暴露因素与疾病发生的相关（关联）程度受到其他因素的歪曲或干扰。混杂是指所研究因素与结果的联系被其它外部因素所混淆，这个外部因素就叫混杂变量。它是疾病的一个危险因子，又与所研究的因素有联系，它在暴露组与对照组的分布是不均衡的。混杂偏倚使研究结论不能反映真实的因果联系。这种偏倚的产生常常是研究者专业知识局限，不了解混杂的存在，或者虽然知道，但忽略了其存在。混杂偏倚常常在资料分析阶段显露出来。因而一旦认识后是可以设法纠正的。在流行病学研究中，性别、年龄是最常见的混杂因素。混杂因素：①不是要研究的暴露因素，而是研究过程中常规地被收集起来的（如年龄、性别、吸烟、饮酒等生活习惯），是一个外部变量；②是对研究的疾病的危险因素，或通过其他危险因素而间接起病因作用；③它与所研究的暴露因素之间有统计学的联系，但二者又是独立存在的。

在流行病学研究中，混杂变量必须与下列哪些因素有关（）。 A.与暴露因素有关，与疾病无关 B.与疾病有关，与暴露因素无关 C.与病例有关，与对照无关 D.与疾病和暴露因素都有关 正确答案：D

调节变量process有控制混杂变量。控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素（自变量）以外的所有影响实验结果的变量。

使用控制混杂变量消除。混杂变量是指与研究变量相关的其他因素，控制混杂变量可以减少伪增益的影响，并更准确地确定研究变量的真实效应。

，回归分析要么用来探讨影响因素，要么可以用来构建预测模型。但是构建预测模型的文章毕竟少数，绝大多数只是为了探讨影响因素。目前无论是哪个目的，国内很多人开展统计分析，构建回归模型筛选自变量，都喜欢用逐步回归法(向前、向后、双向）。我不知道是哪里的统计学教育出问题了，还是就是因为统计学老师自己都没有搞清楚？事实上，逐步回归法是是给构建预测模型用的，不是探讨影响因素用的。它的目的是用最少的因子，成功构建出不差于全变量模型（通过用R^2、-2倍对数似然值或者AIC等指标评价拟合效果），也就是通过软件的方法，筛选出有用的自变量，其拟合效果不差于全部自变量放入模型，而且较少的自变量个数有利于模型的构建（回归模型样本量对自变量个数有限制）。但只是探讨探讨影响因素而非构建预测模型时，逐步回归法有什么优势？（1）有人说，逐步回归法可以减少冗余的自变量其实，这不是好的解决办法。冗余的自变量有两套解决方案。第一，我们构建回归时候，在考虑哪些可能的影响因素时，就应该慎重考虑，不是所有阿狗阿猫都作为候选自变量开展回归分析，与结局变量“拉郎配”。只有与结局变量可能存在着因果关系的变量，才推荐开展回归分析。这一点，是需要从专业上去考虑的。第二，在统计分析的时候，若自变量个数很多，在单因素分析时就卡关，不随便纳入自变量进入最终的多因素回归模型。一般单因素分析P值较小者纳入回归模型。（2）逐步回归法可以把没有统计学意义的自变量淘汰出去，它们不应该留在模型中这种理解是不对的！多因素回归可以允许P值大于0.05的自变量留在模型并报告出来吗？当然可以。而且也推荐呈现在最后报告中，以展现哪些有统计学意义，哪些没有统计学意义。（3）逐步回归法效果更好不见得。逐步回归法优点在于把对因变量影响较小的都淘汰掉，自变量个数减少了，所以留在模型的自变量效应会增强！看起来变美好了。这个前提是你自变量实在太多了。但是，这种情况是不多见的。如果回归分析放入太多的自变量，那么逐步回归法也挽救不了你。（4）有人说，逐步回归法可以处理多重共线性很多时候，由于自变量存在着高度相关。这个时候，连教科书都推荐试试逐步回归法呀！这种做法其实很要命！这是一种完全无视数据特点，强行胡乱进行自变量筛选的一种方法。为什么有多重共线性？多重共线性往往由于变量之间存在着关联性，这种关联性有几种情况：第一，这个变量是混杂变量，由于混杂变量与自变量相关，所以造成部分共线性第二，这个变量是中介变量，中介变量也会造成自变量相关第三，变量是同个东西。比如年龄这一定量变量和根据年龄进行分组产生年龄的等级变量，那么原先的年龄定量数据和等级变量的年龄就是高度相关，如果它们一同纳入模型，就会造成共线性第四，一个事物的两个属性，比如身高与坐高，相关高度相关，如果，如果他们一同纳入模型，就会造成共线性实际上，除了第一点之外，我们在处理多重共线性时，典型的方法是排除造成多重共线性的变量。比如身高坐高在回归分析应该2选1，定量年龄和分类年龄应该2选1，中介变量不能纳入模型。逐步回归法解决不了真正复杂的多重共线性，但会给你一种假象：我用了逐步回归法，所以我的结果很可靠！实际上，当你忽视自变量之间的关系属性而直接应用逐步回归法， 统计分析结果结果不太会好看。

控制混杂因素

读《Discovering Statistics Using R》第六章 Correlation中的6.6节做的笔记。 有个心理学家对考试焦虑对考试成绩的影响比较感兴趣。她设计了一个量表评估考试焦虑程度。考试前用量表测量学生的焦虑程度（变量Anxiety），用成绩百分位数反映考试表现（变量Exam）。数据在这里： Exam Anxiety Revise变量表示修改所花的小时数。我们主要想考察焦虑程度和考试成绩之间的关系。 先考察一下Exam Axiety Revise三个变量之间的关系： 由以上分析结果可以看出：考试成绩和焦虑程度负相关、考试成绩又和修改时间正相关；修改时间和焦虑程度负相关。仅三个变量间的互相之间的相关关系就已经比较复杂了。 从决定系数来看：考试焦虑可以“解释”考试成绩变异的19.4%，修改时间可以“解释”考试成绩变异的15.7%，修改时间可以“解释”考试焦虑变异的50.3%。 我们主要想考察焦虑程度和考试成绩之间的相关性。既然有大概一半（50.3%）焦虑程度的变异性可以由修改时间来“解释”，那么焦虑程度“解释”考试成绩变异性的那19.4%部分中应该也有一部分是由修改时间贡献的。 控制一个或多个其他定量变量的影响下，两个定量变量间的相关关系即为偏相关(partial correlation)。 书中图6.8图示说明了偏向关的原理。图6.8的图3中白蓝点的区域即为排除修改时间影响下，单独由焦虑程度可以"解释"考试成绩变异性的部分。书中并没有介绍偏相关系数的具体计算方法。 在R中，可以用 ggm 包的 pcor() 函数计算偏相关系数。 pcor() 的一般用法： pcor(c("var1", "var2", "control1", "control2" ...), var(dataframe)) 在控制修改时间影响后，考试焦虑和考试成绩之间的偏相关系数为-0.247，对应的决定系数 为0.06. 可以用 ggm 包的 pcor.test() 对 pcor() 生成的偏相关系数进行假设检验。其一般用法为： pcor.test(pcor object, 控制的变量数，样本量) 结果中的 tval 即为t检验统计量， df 为t检验的自由度， pvalue 即为双侧检验下的P值。 可以看到焦虑程度和考试成绩之间扣除修改时间影响后的偏相关系数绝对值比未扣除修改时间影响时的相关系数绝对值要小不少，但依然有统计学意义。通过偏相关分析，我们得到了焦虑程度和考试成绩之间相对真实（因为只考虑、测量、控制了一个混杂变量）的相关系数。通过偏相关分析，虽然仍不能对因果关系下确切的结论，但至少一定程度上解决了混杂的问题。 另外，偏相关也适用于有二分类变量的情况（无论是要分析的变量还是需要控制效应的变量）。 在之后的章节中还会遇到另一种相关分析：半偏相关（semi-partial correlations,也称part correlation）。 在偏相关分析中，我们控制指定的1个或多个混杂变量的影响，更具体地说，1个或多个混杂变量对 待分析的两个变量的影响均被控制。 在半偏相关分析中，我们只控制混杂变量对分析的两个变量中其中一个变量的影响。 偏相关分析考察其他考虑到的混杂变量影响被排除后，单单两个定量变量间的相关关系。半偏向关分析考察一系列自变量对因变量变异的解释程度。半偏相关的相关概念会在第七章再见。

以下是线性模型和对数线性模型的拟合优度是不能比较的论述：对数线性模型描述的是概率与协变量之间的关系；对数线性模型也用来描述期望频数与协变量之间的关系。对数线性模型分析是把列联表资料的网格频数的对数表示为各变量及其交互效应的线性模型，然后运用类似方差分析的基本思想，以及逻辑变换来检验各变量及其交互效应的作用大小。优缺点：不需要确定因变量和自变量。但是，卡方检验对三维和三维以上列联表资料的分析有一定困难，即对混杂变量的控制较难。约束条件少、清晰、可以快速准确进行判断。失去了对多变量之间的交互联系的分析，进行两变量间关联分析时缺乏统计控制，不能准确定量描述一个变量对另一个变量的作用幅度。线性模型是一类统计模型的总称，制作方法是用一定的流程将各个环节连接起来，包括线性回归模型、方差分析模型，应用于生物、医学、经济、管理。一般线性模型包含了许多不同的统计模型：ANOVA，ANCOVA，MANOVA，MANCOVA，普通线性回归，t检验和F检验。一般线性模型是多元线性回归模型对多个因变量情况的推广。如果Y，B和U是列向量，则上面的矩阵方程将表示多重线性回归。用一般线性模型进行的假设检验可以用两种方法进行：多变量或多个独立的单变量检验。在多元测试中，Y的列被一起测试，而在单变量测试中，Y的列被独立地测试，即具有相同设计矩阵的多个单变量测试

一种统计方法，即propensity score (PS)倾向指数。在统计分析中，是一种无偏估计的方法。三种倾向分数的应用方法：匹配法( matching )、 分层法( st ratif icat ion or subclassificat ion)以及回归调整法( reg ression adjustment )。其中，匹配法和分层法是在观察研究中长期被用于消除选择性偏差( selection bias)的有效方法。 匹配法是从控制组中挑选出个体以匹配处理组被试的方法。从处理组逐次挑选被试，在控制组中寻找与此被试的倾向分数最为接近的全部被试，再随机从抽取出的全部被试中抽取一个或多个作为处理组被试的对照被试。这种方法常用于处理组被试数量较少而控制组被试数量较大的情况。分层法是将被试按照倾向分数的一定标准区分为若干层, 在不同层次的倾向分数上，均衡其他特征变量从而实现处理组和控制组之间的比较。研究发现,采用五等分的分层法可以有效的消除倾向分数模型中所有特征变量 95%的偏差。回归调整法是将倾向分数作为一个协变量，引入回归方程,再来探讨分组变量与因变量之间的关系。

是的。因为在研究混杂因素的时候，必须是研究疾病的独立危险因子才可以进行研究，而且会影响外在的变量。混杂因素指的就是除了研究因素以外，可能会影响结局的一些因素。混杂因素又称为混杂因子或外来因素，混杂因素会影响响应变量，而且又与解释变量有关系，

倾向评分匹配，简称PSM，是使用非实验数据或观测数据进行干预效应分析的一类统计方法。倾向得分匹配的理论框架是“反事实推断模型”。“反事实推断模型”假定任何因果分析的研究对象都有两种条件下的结果：观测到的和未被观测到的结果。如果我们说“A是导致B的原因”，用的就是一种“事实陈述法”。倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究的数据。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出，一般常用于医学、公共卫生、经济学等领域。以公共卫生学为例，假设研究问题是吸烟对于大众健康的影响，研究人员常常得到的数据是观察研究数据，而不是随机对照实验数据，因为吸烟者的行为和结果，以及不吸烟者的行为和结果，是很容易观察到的。

回归分析中的控制变量_回归分析中控制变量关键词：回归分析 控制变量、spss 回归 控制变量经常看到关于SPSS回归分析的文章里，除了自变量和因变量外，还有控制变量，控制变量在SPSS里面如何应用呢，是不是和自变量一起添加进SPSS里，得到结果后，再和未添加控制变量的结果进行对比分析呢。解答：dummy只是最简单粗暴的控制变量，就是个0/1开关；绝大多数的控制变量都是连续的各种回归中因变量不用说了，自变量吗，有研究者希望研究的因素，也有并不想考虑，但又无法排除的因素，比如研究体重，就要考虑性别年龄种族饮食习惯等等，假如想弄清楚体重和饮食习惯的关系，只考虑这两者显然是不行的，因为体重还和其它因素有关，于是就有了因变量是饮食习惯，同时又有诸如性别年龄等“控制因素”同时存在于某个模型的情况。控制因素的存在，目的是将因变量的比较固定于一个统一的基线。因为除了要研究的因素外，其它因素对因变量也是有影响的，而且不同水平下影响不同，这样，在不同水平下比较同一事物就不合适，而将所谓控制因素固定后，因变量的影响就可以在统一水平下比较了。spss中，所谓影响因素和控制因素也是相对的，都是自变量，也就同时进入模型（假如都有意义），只是解释的时候有：在控制了其它因素的影响下，影响因素的作用如何如何的说法。控制了其它因素的影响后如何如何，不是和未添加控制因素的结果相比较，如果只有影响因素而没有其它控制因素存在（这些因素确实对因变量有影响），那么这个模型对客观事物的描述自然是不完全的，这种情况下的解释就只能是：在不考虑其它控制因素的前提下，因变量对自变量的影响如何如何。不过，这恐怕就免不了编辑的大斧了。********再说一遍，不一定正确，自己的理解而已。有些自变量>0.05,说明有它没它对模型的解释能力没影响，这种情况一般是使用者筛选变量时使用的是enter方法造成的，不是错误，如果使用逐步法，那么这些>0.05的变量一般就不会保留在模型中了。至于这0.05界限，可以自己设定，比如0.01，总之是个小概率事件的界限。据说有些时候你要研究的因变量也就是所谓影响因素的显著性也会>0.05的，这种情况可以将其强行保留在模型中，当然解释的时候就只能说：在控制了其它变量后，影响因素对自变量的影响并不明显云云了。*******假如研究在控制了变量A和B的情况下，C对D的影响。是不是在回归的时候，不需要区分自变量C还是控制变量A、B，只需要把它们全部加入模型中进行回归。回归出来结果后，说在控制了A、B的情况下，C对D的影响是怎样的？****感觉基本如此，但很多情况下C作为研究变量，它的分组分级等情况是根据研究目的做出的，比较复杂一点；而A和B作为控制变量就相对简单，而且，所谓“在控制了A、B的条件下……”，是指将控制变量置于一个固定水平的条件下，C对D的影响。至于置于什么固定条件，依软件不同而不同，比如SPSS通常是控制变量的最后一个水平，而Stata是赋值最小的那个水平。****我对这个问题的理解是这样的，要排除控制变量的影响，应该首先用控制变量和因变量做回归，然后再加入自变量，看模型R方的变化情况。具体操作时，先将控制变量放到BLOCK的第一层，然后将自变量放入第二层，在statistics里面选择changed R2。在最后呈现的结果里面，有用控制变量和因变量做回归的模型A，和控制变量、自变量和因变量做回归的模型B，模型B比模型A增加的R2，就来自于自变量的作用，如果R2的变化显著，就说明自变量对因变量是有影响的。****虚拟变量只是控制变量的一种，其实也就是分类变量。控制变量也可以是连续变量。软件“控制”这些变量的方法吗，在下知道两种：对于分类变量，取其最大值或最小值为对照基线，可以临时更改（这里的最大、最小是指你对变量分类的数字定义，不是指实际含义）；对于连续变量，取其均数为对照基线，也可更改，比如所谓“对中”。“控制”的含义就是将不打算作为主要因素分析的协变量都固定在某个水平，然后在此条件下观察要分析的主要因素对因变量的作用。****大概情况是这样：在实际研究中，控制变量和研究变量肯定是混在一起的，只是我们的研究对某项变量感兴趣，这就是所谓研究变量（自变量）了，但其他影响因素也必须考虑，其实也就是说有些我们不想要的变量，但它们的的确确存在，而且影响我们的研究结果，那么，怎么才能客观地在有其它变量存在的情况下衡量研究变量（自变量）的影响呢？最常见的方法，就是将我们研究中存在的其它变量（也叫混杂因素了）固定于某个水平（在连续变量，多取平均数；在分类变量，多取最小或最大水平），研究变量的所有结果，都是相对于这些混杂因素的某个取值而言的，所谓“在控制了**因素之后”，其含义其实就是自变量的所有变化，都有一个统一的比较水平，而不是一部分值是在混杂变量最小值的时候取得的，而另一部分是在混杂变量是最大值的时候取得的。只有这样比较才本质上公平，是不是？俺不是专业的，措辞可能不严谨不连贯，就请多多包涵了，呵呵。其实呢，“在控制了**因素之后”很有些套话的意味，但大家都这么说，显得对统计原理是了解的，呵呵。现在多因素分析都用程序，估计没人会手工将研究因素的值“对齐”于某个混杂因素的某水平，这样说，仅仅说明了我的研究已经考虑到了混杂因素的存在，也考虑到了比较基线的一致性。***是这样。其实控制变量和自变量对人不同但软件不管这些，对软件来说都是影响因素，它只是按统计规则和算法计算，怎么分析看自己了。只要指定因变量，一切都交由软件处理，我们不必关心具体的计算过程（实际上手工也没法算，太复杂了）。其实在实际工作中，可能遇到我们认为影响重大的因素反而不如混杂因素的回归系数大的情况，甚至有研究因素对于因变量无影响的情况，这个是我们的设计问题。不过，为了解释方便（只是为了解释方便）多把自己认为最重要的影响因素放在前面。虽然放在影响因素队列的任何地方结果都一样，但很多时候结果表现“不一样”，虽然仔细分析下只是因为顺序的不同罢了，但此种情况你自己懂得，其他人要懂就要费些周折，所以习惯上都放前面。对于多数软件来说，影响因素的性质还需指定，比如指定某因素是连续型，那么软件会将此因素下的数字自动取均值，意味着因变量所有变异都是相对此因素的均值说的，这个数值是比较的起点，是逻辑上的“1”；指定某因素为分类变量，那么软件就自动取最小水平或最大水平，意味着因变量所有变异是基于这个水平说的。如果还要分析其它水平的影响，那么在最小水平（或最大水平）为“1”的情况下再乘以其它水平的回归系数。

模型中变量可以是不可测的如下：控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。但其本身通常不具有结构性解释。即使是有效的控制变量，也常常会与其他未观察到 (或不能观测到) 的因素（unobserved factors）关联，从因果推断的角度来看，这使得它们的边际效应无法解释 (Westreich 和 Greenland，2013； Keele等，2020)。对有偏差 (biased) 的控制变量系数的边际效应解释是存在问题的，研究人员可能会发现错误的结论，除非可以确定在回归分析中考虑了结果变量的所有相关影响因素 (all-causes regression)，否则不建议在实证研究中讨论控制变量的系数。同时，我们也建议仅将控制变量视为识别因果关系的干扰项，并不要在报告结果中展示 (Liang 和 Zeger，1995)。因此，研究人员应考虑在解释其分析结果时完全忽略它们。简而言之，我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。

案语的读音是：ànyǔ。案语的拼音是：ànyǔ。结构是：案(上下结构)语(左右结构)。注音是：ㄢ_ㄩˇ。案语的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】案语ànyǔ。(1)同“按语”。二、引证解释⒈作者、编者对有关文章、词句所写的说明、提示或考证。引鲁迅《书信集·致曹靖华》：“倘他有案语，就印一附张于后，不然，就随它去罢。”三、国语词典作者对作品的相关内容所做的说明、评论或考证等。也作「按语」。四、网络解释案语案语是报纸编辑对发表文章所加的简要批注和说明。按语有评论性、说明性、解释性三种，其中评论性按语是最主要的，它的特点是片言居要，褒贬鲜明。关于案语的成语案剑瞠目拍案惊奇案剑_目案牍之劳积案盈箱堆案盈几头没杯案拍案而起案无留牍拍案叫绝关于案语的词语拍案惊奇有案可稽头没杯案案牍之劳案无留牍案剑_目堆案盈几积案盈箱拍案叫绝举案齐眉关于案语的造句1、这书把三国以前所有征引《论语》或者和《论语》的有关资料都依《论语》原文疏列，有时出己意，加案语。2、四库全书总目》及《四库未收书目提要》未曾撰写提要者，陆氏均逐一编撰解题，并选录诸书序跋，间加案语，“使一书原委，灿然具备”。3、他的案语强调了研究中娇韵诗瘦腿的混杂变量。4、征引传说分析，通过对各经具体征引经说以及案语的分析，细致探讨了全书实际的宗旨和学术趋向。点此查看更多关于案语的详细信息

倾向得分匹配后的数据标明自变量因变量显著。因为数据偏差和混杂变量较多，倾向得分匹配后方法正是为了减少偏差，自变量因变量也因此显著。

案语的成语有：拍案叫绝，案剑瞠目，案无留牍。案语的成语有：积案盈箱，案剑_目，举案齐眉。2：拼音是、ànyǔ。3：结构是、案(上下结构)语(左右结构)。4：注音是、ㄢ_ㄩˇ。案语的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】案语ànyǔ。(1)同“按语”。二、引证解释⒈作者、编者对有关文章、词句所写的说明、提示或考证。引鲁迅《书信集·致曹靖华》：“倘他有案语，就印一附张于后，不然，就随它去罢。”三、国语词典作者对作品的相关内容所做的说明、评论或考证等。也作「按语」。四、网络解释案语案语是报纸编辑对发表文章所加的简要批注和说明。按语有评论性、说明性、解释性三种，其中评论性按语是最主要的，它的特点是片言居要，褒贬鲜明。关于案语的词语举案齐眉案牍之劳有案可稽案无留牍三头对案冤假错案画眉举案拍案而起拍案惊奇头没杯案关于案语的造句1、四库全书总目》及《四库未收书目提要》未曾撰写提要者，陆氏均逐一编撰解题，并选录诸书序跋，间加案语，“使一书原委，灿然具备”。2、他的案语强调了研究中娇韵诗瘦腿的混杂变量。3、征引传说分析，通过对各经具体征引经说以及案语的分析，细致探讨了全书实际的宗旨和学术趋向。4、这书把三国以前所有征引《论语》或者和《论语》的有关资料都依《论语》原文疏列，有时出己意，加案语。点此查看更多关于案语的详细信息

倾向性评分加权后人群数量会加倍如下倾向评分加权法首先将多个主要混杂变量的信息综合为一个变量倾向评分，然后将倾向评分作为需要平衡的混杂因素，通过标准化法的原理加权，使各对比组中倾向评分分布一致，则达到使各混杂因素在各比较组分布一致的目的。该方法将每一观察单位看作一层，不同倾向评分值预示这一观察单位在两组中的概率不同。

贫血 ：根据世界卫生组织、联合国儿童基金会和联合国大学定义，血红蛋白低于相同性别和年龄范围的正常人群的 平均血红蛋白(Hb)浓度的2xSDs 。 根据1999-2002年美国国家 健康 和营养检查调查，贫血被定义为，年龄在 12至35个月儿童的血红蛋白浓度均低于11.0g/dl 。对于某些人口(如生活在高海拔地区人群)这些数值可能需要调整。 铁充足 ：有足够的铁来维持正常生理功能的状态。 铁缺乏（ID）： 体内的铁量不足以维持正常生理功能的状态。ID的原因是铁吸收不足，以适应增长或长期负铁平衡导致的需求增加。这两种情况中的任何一种都会导致血清铁蛋白(SF)浓度或骨髓铁含量测定的铁储备减少。ID（铁缺乏）可以也可以不伴有IDA（缺铁性贫血）。 缺铁性贫血 ：由ID引起的贫血(如上文所定义). 铁超载 ：身体组织中过量铁的积累。铁超载通常是由于遗传倾向于吸收和储存过量的铁， 其中最常见的形式是遗传性血色素沉着症 。铁超载也可作为其他 血液病的并发症 ，慢性 输血治疗 ，重复 注射肠外铁 ， 或过量摄入铁。 推荐膳食铁摄入量 ：平均每日膳食摄入量， 足以满足几乎所有特定年龄和性别的个体(97%-98%)的营养需求 。 适当铁摄入量 ( Adequate Intake，AI ) ：当没有足够的信息来确定一个人群的推荐摄入量时(例如，0-6个月足月儿)，就使用这个术语。适当的摄入量是基于一组(或多组) 健康 人的估计平均营养素摄入量。 新生儿80%的铁储存来自于妊娠晚期。 早产儿错过了孕晚期胎儿的铁的快速增长时期 ， 所以，造成总铁储存缺乏。 许多产妇疾病，如贫血、母体高血压伴宫内生长受限或怀孕期间的糖尿病 ，也可能导致足月儿和早产儿的 胎儿铁储备不足 。 早产儿的铁需求 早产儿铁缺乏症随胎龄的降低而增加 。由于许多婴儿出生后的快速增长和频繁静脉穿刺取血而没有足够的血液替代而使情况加重。 另一方面， 接受多次输血的早产儿有铁超载的危险 。 使用重组人促红细胞生成素预防早产儿输血治疗，如果不提供补充铁，将进一步消耗铁储存。 早产儿铁含量变化很大，同时存在铁缺乏和铁中毒可能，无法确定确切的需要量， 但口服铁剂，可估计为每天2~4mg/kg 。 足月儿(出生至12个月) 的铁需求 医学研究所（IOM）以母乳中铁的平均含量，来确定足月儿从出生到足6月龄期间每天摄入的0.27毫克。 母乳中铁的平均含量为0.35mg/L，纯母乳的平均摄取量为0.78L/d 。在IOM的报告中，将这两个数字相乘， 确定足月儿从出生到6个月的适当摄入量（AI）为每天0.27毫克 。 IOM进一步认为，婴儿的大小与摄入母乳之间应该有直接的联系；因此，不需要对婴儿的体重作出纠正。但是，应该指出的是， 虽然较大的婴儿可能摄入更多的母乳，但母乳中的铁含量有很大的差异，也不能保证母乳中的铁含量符合婴儿对铁的需求。 据IOM的建议，采用析因法确定的， 7~12个月的婴儿建议的铁摄入量为11毫克/天 。 丢失的铁量（ 主要来自皮肤、肠道和泌尿系脱落的上皮细胞 ）被添加入血容量增加、组织质量增加所需的铁量和储存铁所需的铁量中。 需要注意的是，婴儿在6个月大时的铁需要量不会从0.27mg/d 突然增加到11mg/d； 这是由于使用了不同的方法来确定这些数值的结果。然而，很明显，与6个月后所需的大量铁相比， 健康 的足月儿在出生初期需要很少的铁。 IOM采用类似于7~12个月婴儿的析因法， 确定1~3岁儿童的推荐膳食铁摄入量为每天7毫克。 目前没有关于12个月前婴儿ID和IDA流行率的美国统计数据。Hay等的报道中，统计了284名挪威足月婴儿（使用IOM的一份报告中，Dallman提供的定义）6个月的ID的患病率为4%，12个月时ID的患病率上升到12%。 表1. 美国幼儿(1~3岁)的ID和IDA患病率：（数据来源于1999年至2002年期间统计的美国国家 健康 和营养监测调查数据）。 20世纪70年代以来，婴幼儿贫血和可能的ID和IDA的总体流行率有所下降。虽然没有直接证据，但流行率的下降可能归因于1970年代初妇女、婴儿和儿童特别营养补充方案(WIC)提供的强化铁配方奶和铁强化婴儿辅食的使用，以及婴儿使用纯牛奶的减少。尽管如此， ID仍然是相对常见的，幼儿期患病率在6.6%至15.2%的，这取决于种族和 社会 经济地位。IDA的流行率为0.9%至4.4%，同样取决于种族/族裔和 社会 经济地位。但仅占幼儿贫血原因的大约40% (表1)。这些数据与其他发达国家的数据相当。 与ID/IDA问题相关的是铁与铅的相互作用。动物和人群研究的结果都证实IDA增加了肠道铅的吸收。IDA与铅浓度增加之间建立了合理的流行病学关联。 因此， IDA的初级预防也可作为铅中毒的初级预防措施之一， 这种可能性更有让人重视，因为铅在很低的血液浓度下就会引起神经毒性。此外，已经存在的IDA降低了驱铅治疗的效率，而补铁却能改善治疗效果。 相反，在患有铅中毒而未进行驱铅治疗，同时患有缺铁性贫血儿童中，似乎会增加血铅浓度并减少基础铅的排泄。 补充铁对铁充足伴有铅中毒儿童的血铅浓度的影响尚不清楚。 因此，从理论上讲，选择性补充而不是普遍补充铁更有可能减少铅中毒及其对这些儿童的潜在有害影响。 ID/IDA与儿童远期神经行为发育的关系有许多报道的研究。大量研究的结果表明，早期IDA与后来的认知缺陷之间存在关联。 Lozoff等报道称，在婴儿期存在缺铁的儿童在10~20年后发现存在认知缺陷情况 。 但是，建立一个因果关系是十分困难的，因为有许多混杂变量因素，而且很难设计和执行大型随机对照试验来区分微小的潜在差异。 Cochrane数据库系统综述的作者，审查了IDA治疗是否改善了精神运动发育的问题，指出有不太确信的证据显示，如果IDA治疗30天以上，似乎能够有所改善(只有2项随机对照试验)。 McCann和Ames最近回顾了ID/IDA与认知和行为功能缺陷之间因果关系的证据。他们的结论是，对IDA来说，至少有一些因果关系的支持，但由于没有明确地确定因果两方面的特异性， 因此得出IDA与认知和行为之间存在因果关系的结论还为时过早。 对于ID与认知功能缺陷因果关系，也有一些证据，但它比IDA的少。 众所周知，在许多动物模型中，铁对正常的神经发育是必不可少的。ID影响神经元能量代谢、神经递质代谢、髓鞘形成和记忆功能。这些观察可以解释与ID相关的人类婴儿的行为发现。因此， 考虑到铁是世界上最常见的单一营养素缺乏症，必须尽量减少婴幼儿的IDA和ID，即使IDA和ID与神经发育结果之间的明确关系尚未确定。 铁的状态是一个连续性的过程，一个极端是IDA，另一个极端是铁过载。ID和IDA可归因于铁需求和可用铁之间的不平衡，导致可调动铁储存不足，并伴随着实验室检查的变化，包括血红蛋白浓度、平均红细胞血红蛋白浓度、平均红细胞体积、网织红细胞血红蛋白浓度(简称CHr或Ret-He)、总铁结合能力、转铁蛋白饱和度、锌原卟啉、SF浓度和血清转铁蛋白受体1(TfR 1)浓度。 根据定义， 在有ID的儿童中，Hb浓度低于同年龄和性别的平均水平的2SD，则存在IDA ； 对于12个月大的婴儿血红蛋白界值11.0mg/dL。 当IDA占儿童贫血的大多数病例时，“贫血”和“IDA”大致是同义词了，只要简单地测量血红蛋白浓度就足以作出病因推定判断为ID。 但是，特别是在发达国家，ID和IDA的流行率已经显著下降，其他贫血的原因，例如溶血性贫血、慢性病贫血和其他营养缺乏引起的贫血，已变得更加普遍。 目前还没有一种衡量儿童铁状况的单一测量方法。 Hb浓度测定铁状态的局限性在于缺乏特异性和敏感性。限制红细胞生成或导致慢性溶血的因素也可能导致低血红蛋白浓度，如遗传性疾病和慢性感染，维生素B12及叶酸缺乏，虽然在儿童人群中不常见，但也会导致低血红蛋白浓度。 缺乏敏感性，在很大程度上在于铁充足的人群和ID的人群之间的Hb浓度有明显的重叠。因此，要鉴别ID或IDA，必须将Hb浓度与铁状态的其他测量相结合。然而， 一旦确定了IDA的诊断，跟踪治疗反应中Hb浓度，是一个很好的衡量标准。 在确定铁状态时，最好用最少的测试来准确地反映铁的状态。 任何一组测试都必须包括Hb浓度， 因为它决定了循环红细胞质量是否充分，以及是否存在贫血。如果要诊断ID或IDA，必须在确定Hb浓度时，加上其他一项或多项检测。 3个参数可提供铁状态的判别信息，包括SF、CHr(网织红细胞血红蛋白含量)和TfR1浓度。 SF是评价 健康 受试者铁储备的敏感参数 。 1μg/L SF相当于8~10 mg有效贮存铁。 SF浓度的测定在临床上有着广泛的应用。Cook等在美国进行了一项全面的人口调查后， 选择SF浓度低于12μg/L作为ID诊断标准。 因此， 12μg/L的临界值已广泛应用于成人，意味着铁储存的耗尽 。 在儿童中，建议的ID的临界值为10μg/L。由于SF是一种急性正向相反应蛋白，在慢性炎症、感染、恶性肿瘤或肝病的存在下，SF的浓度可能会升高，因此需要同时测定C反应蛋白(CRP)以排除炎症。 虽然Brugnara等发现SF浓度在反应儿童铁状态的准确性低于CHr或TfR1浓度。但结合SF浓度和CRP的测定目前用于评估铁储备更简单，并且是一种可靠的筛选试验，只要CRP水平没有升高。（如上表2） CHr(网织红细胞血红蛋白含量)和TfR1浓度不受炎症(感染)、恶性肿瘤或慢性疾病贫血的影响，因此，最好作为铁状态的生物标志物。目前只有CHr检测可用于儿童 。CHr (网织红细胞血红蛋白含量) 含量测定已在儿童中验证，并已确定标准值。 CHr检测 提供了一种最近从骨髓中释放出来的细胞中的铁含量。CHr含量可以用流式细胞仪测定，在美国常用的4台自动血液学分析仪中，有2台具有测定CHR的能力。 CHr浓度降低已被证明是儿童ID的最强预测因子。 当该检测方法得到广泛应用时，对ID的诊断有很大的应用前景。 TfR1是一种在细胞水平检测ID，评估铁状态，TfR1存在于细胞膜上，并促进铁进入细胞。当铁供应不足时，TfR1的升高使细胞更有效地竞争铁，随后在血清中发现更多的循环TfR1。ID或IDA患者血清TfR1浓度增加，但在成人铁储备完全耗尽之前，血清中TfR 1浓度没有增加。然而，TfR1的测定并不广泛，婴儿和儿童的标准数值尚未确定。 因此，为了确定IDA的诊断，目前可以使用下列测试(同时测定血红蛋白浓度

变量的单词有：variable，function。变量的单词有：variable，function。注音是：ㄅ一ㄢ_ㄌ一ㄤ_。拼音是：biànliàng。结构是：变(上下结构)量(上下结构)。词性是：名词。变量的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】变量biànliàng。1._杉俣ㄎ蛔樘囟ㄖ抵兄我恢档牧俊2._硎Ч街幸桓隹杀淞康姆拧3._悼杀涞牧俊二、网络解释变量（计算机名词）变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。变量（统计学名词）在初等数学中，变量是表示数字的字母字符，具有任意性和未知性。把变量当作是显式数字一样，对其进行代数计算，可以在单个计算中解决很多问题。变量的概念也是微积分的基础。通常，函数y=f（x）涉及两个变量y和x，分别表示函数的值和参数。术语“变量”来源于当参数（也称为“函数的变量”）变化时，值相应变化。在高级数学中，变量是表示数学对象的符号，可以是数字，向量，矩阵，甚至是函数。在这种情况下，变量的原始属性将会消失。类似地，在计算机科学中，变量是表示计算机存储器中表示的一些值的名称（通常是字母字符或字）。在数学逻辑中，变量是表示理论的未指定术语的符号，或者是理论的对象，在不参考其可能的直观解释的情况下被操纵。关于变量的近义词恒量常量恒星关于变量的成语变颜变色比量齐观变脸变色关于变量的词语十斛量珠不知自量秤薪量水量力而为铢量寸度量金买赋比权量力器欲难量量如江海关于变量的造句1、不用再检查默认的复合值，您也可以捕获对未定义变量的访问。2、请注意，只有您的范围在一个事务中读取全局变量，并在另一个事务中更新同一全局变量时，才需要使用范围隔离。3、他的按语强调了研究中的混杂变量。4、稀疏小圆环带型式组构的形成与石英底面滑移系的运动有关，是点极密型式的过渡状态，与石英颗粒的塑性应变量较小有关。5、恢复。然后它把复制到，创建新的，把向前移动为局部变量保留空间。点此查看更多关于变量的详细信息

不是，两者在概念上有不同。

变量的读音是：biànliàng。变量的拼音是：biànliàng。结构是：变(上下结构)量(上下结构)。词性是：名词。注音是：ㄅ一ㄢ_ㄌ一ㄤ_。变量的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】变量biànliàng。1._杉俣ㄎ蛔樘囟ㄖ抵兄我恢档牧俊2._硎Ч街幸桓隹杀淞康姆拧3._悼杀涞牧俊二、网络解释变量（计算机名词）变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。变量（统计学名词）在初等数学中，变量是表示数字的字母字符，具有任意性和未知性。把变量当作是显式数字一样，对其进行代数计算，可以在单个计算中解决很多问题。变量的概念也是微积分的基础。通常，函数y=f（x）涉及两个变量y和x，分别表示函数的值和参数。术语“变量”来源于当参数（也称为“函数的变量”）变化时，值相应变化。在高级数学中，变量是表示数学对象的符号，可以是数字，向量，矩阵，甚至是函数。在这种情况下，变量的原始属性将会消失。类似地，在计算机科学中，变量是表示计算机存储器中表示的一些值的名称（通常是字母字符或字）。在数学逻辑中，变量是表示理论的未指定术语的符号，或者是理论的对象，在不参考其可能的直观解释的情况下被操纵。关于变量的近义词常量恒量恒星关于变量的单词functionvariable关于变量的成语比量齐观变脸变色变颜变色关于变量的词语量金买赋铢量寸度比权量力秤薪量水十斛量珠量如江海量力而为器欲难量不知自量关于变量的造句1、稀疏小圆环带型式组构的形成与石英底面滑移系的运动有关，是点极密型式的过渡状态，与石英颗粒的塑性应变量较小有关。2、但我们不去做超过三个变量的，所以你不需要知道，这个需要你知道，把它框起来。3、他的按语强调了研究中的混杂变量。4、恢复。然后它把复制到，创建新的，把向前移动为局部变量保留空间。5、内置三角函数，双曲线函数，对数，求幂，数组，数列，阶乘。并且用户可自定义新的变量和函数。点此查看更多关于变量的详细信息

工具变量应该是一个不属于原解释方程并且与内生解 释变量相关的变量。在线性模型中,一个有效的工具变量应该满足以下两点: 此变量和.日工具变量是指与处理直接相关、与混杂变量独立并且与结局没有直接因果关系的变量。工具变量方法是在观察性研究中估计因果作用的一种常用方法日工具变量本身是一个计量经济学的概念,它的出现是为了克服普通最小二乘法中的内生性问题

研学的过程中，在研学导师的带领下通常让学生有目的的、有意识的进行自然观察法来了解和学习研究并且记录下来。自然观察法是研究者在自然条件下对观察的对象的形态、生活环境和生长条件等进行有目的、有计划的观察，以了解其心理活动的方法。从观察形式来分，可分直接观察和间接观察；从观察时间来分，可分长期观察和定期观察；从观察内容来分，可分全面观察和重点观察。观察法的优点：1、它能通过观察直接获得资料，不需其他中间环节。因此，观察的资料比较真实。2、在自然状态下的观察，能获得生动的资料。3、观察具有及时性的优点，它能捕捉到正在发生的现象。观察法的缺点：1、受时间的限制，某些事件的发生是有一定时间限制的，过了这段时间就不会再发生。2、受观察对象限制。如研究青少年犯罪问题，有些秘密团伙一般不会让别人观察的。3、受观察者本身限制。一方面人的感官都有生理限制，超出这个限度就很难直接观察。另一方面，观察结果也会受到主观意识的影响。

和访问法、问卷法等方法相比，观察法既有其十分明显的优点，又有其难以克服的局限性。在社会调查中，应酌情将观察法与其他方法配合使用，扬长避短，相辅相成，充分发挥其作用。1.直接由于观察者与被观察的客观事物直接接触，不需要其他中间环节，所以观察到的结果能够获得直接、具体、生动的第一手资料。2.可靠俗话说，“耳听为虚，眼见为实”、“百闻不如一见”等，这些都能够说明观察法的可靠性。观察者亲自到现场，直接观察所要了解的社会事实或现象，虽然可能产生观察误差，但是与访谈法等方法相比，它还是具有明显的可靠性。3.客观观察一般是在自然状态下实施的，无外来人为因素的干扰，能获得生动朴素的资料，具有一定的客观性。例如，在消费者不知不觉的情况下观察其购买行为，消费者没有任何心理负担，表现也比较自然，因而通过观察所获得的资料也比较客观、真实。4.及时对于那些正在发生的社会现象或行为，观察法调查研究的及时性是其他方法所无可比拟的，观察者所面对的是“正在发生的历史”，所获信息资料及时、新鲜，便于调查者迅速了解问题、掌握情况。5.纵贯观察法可以对被观察对象做较长时间的反复观察与跟踪观察，可以对被观察对象的演变进行分析。例如，可以观察社区内不同时段的交通问题，观察社区内某便民超市一天中各个时段的客流量变化情况等。6.简便易行观察法简便易行，适应性和灵活性都比较强，观察任务可大可小，观察人员可多可少，观察时间可长可短，只要调查人员到达现场，就能获得一定的感性知识。因此，它是一种使用最为广泛的调查方法。有些类型的数据只能用观察法来收集。对调查者不知道或不能交流的行为模式就可以用观察法，如有关幼儿玩具喜好方面的信息最好通过观看正在玩玩具的孩子的行为来得到，因为幼儿不能恰当地表达自己的喜好。对于一些不宜询问的内容也可以采取观察法，如餐馆门前的客流量、车流量、就餐人数等。如果所观察的现象发生十分频繁或持续时间很短，用观察法就可能比其他调查方法更快速地获得信息，而且花费较少。和访问法、问卷法等方法相比，观察法既有其十分明显的优点，又有其难以克服的局限性。在社会调查中，应酌情将观察法与其他方法配合使用，扬长避短，相辅相成，充分发挥其作用。观察法的优点1.直接由于观察者与被观察的客观事物直接接触，不需要其他中间环节，所以观察到的结果能够获得直接、具体、生动的第一手资料。2.可靠俗话说，“耳听为虚，眼见为实”、“百闻不如一见”等，这些都能够说明观察法的可靠性。观察者亲自到现场，直接观察所要了解的社会事实或现象，虽然可能产生观察误差，但是与访谈法等方法相比，它还是具有明显的可靠性。3.客观观察一般是在自然状态下实施的，无外来人为因素的干扰，能获得生动朴素的资料，具有一定的客观性。例如，在消费者不知不觉的情况下观察其购买行为，消费者没有任何心理负担，表现也比较自然，因而通过观察所获得的资料也比较客观、真实。4.及时对于那些正在发生的社会现象或行为，观察法调查研究的及时性是其他方法所无可比拟的，观察者所面对的是“正在发生的历史”，所获信息资料及时、新鲜，便于调查者迅速了解问题、掌握情况。5.纵贯观察法可以对被观察对象做较长时间的反复观察与跟踪观察，可以对被观察对象的演变进行分析。例如，可以观察社区内不同时段的交通问题，观察社区内某便民超市一天中各个时段的客流量变化情况等。6.简便易行观察法简便易行，适应性和灵活性都比较强，观察任务可大可小，观察人员可多可少，观察时间可长可短，只要调查人员到达现场，就能获得一定的感性知识。因此，它是一种使用最为广泛的调查方法。有些类型的数据只能用观察法来收集。对调查者不知道或不能交流的行为模式就可以用观察法，如有关幼儿玩具喜好方面的信息最好通过观看正在玩玩具的孩子的行为来得到，因为幼儿不能恰当地表达自己的喜好。对于一些不宜询问的内容也可以采取观察法，如餐馆门前的客流量、车流量、就餐人数等。如果所观察的现象发生十分频繁或持续时间很短，用观察法就可能比其他调查方法更快速地获得信息，而且花费较少。观察法的缺点1.表面性和偶然性观察法最大的缺点是无法判定所观察到的行为产生的原因。在所要观察的事件出现时，观察员只能观察到观察对象的活动，如果该观察对象是人，那么仅仅通过观察只能得到表面的行为，并不能观察到其兴趣、偏好、心理感受、动机、态度、看法等。例如，观察消费者的购买行为，人们只能观察到行为本身，却不能了解消费者到底喜欢不喜欢所购物品，因为他可能是为家里其他成员购买，也可能是准备购买后送给别人。2.被动性在进行观察时，观察者只能被动地等待所要观察的事件出现。3.受制于时空条件观察的对象和范围有很大的局限性，只能“所见即所得”，难以突破时间限制，得到关于过去情况、未来取向的资料；难以通过空间限制，得到观察视野以外的“别处”的资料。另外，一些隐秘的社会现象也难以通过观察的方式获得资料。4.受制于观察员的主观因素如前所述，观察资料的质量在很大程度上受到观察者本人的能力水平、心理因素的影响。而为了使观察得来的资料全面、真实、可靠，被观察的人和事数量就要多，面要广；而且为了取得大量的资料，所需的人力和时间自然要多。5.易受无关变量的干扰，缺乏控制自然状态下的观察由于缺乏控制，因变量混杂在无关变量之中，没有纯化和凸显，从而使观察结果缺乏科学性。6.资料整理和分析的难度较大一方面，观察法得到的结果需要经过调查研究人员的整理和解释才能够被理解，而这一过程将不可避免地受到观察者和资料整理分析者主观因素的影响；另一方面，除了结构性观察之外，其他观察法难以进行定量分析，结论的代表性不足。综上所述，观察法优缺点兼备，在实际的社会调查研究中，应该根据所要调查的事项灵活选择。实践证明，最好将观察法作为其他调查方法的补充。

原始研究：我们在做统计分析时，很多人都习惯这样的分析套路：先进行统计描述，然后做单因素分析，最后再进行多因素分析。在阅读文献时，我们也会发现，不管是一般的统计描述还是单因素分析，往往能够支持研究人员作出结论的，还是要看最终的多因素分析结果。在前期推送的内容中我们也讲过，多因素分析的目的是通过控制其它多个混杂因素的影响，找出具有独立作用的影响因素，并估计其效应大小。既然这样的话，做单因素分析还有什么用呢，直接做多因素分析不就好啦？多因素分析的地位固然重要，但是单因素分析也必不可少，单因素分析可以为多因素分析提供很多有效的信息，将单因素和多因素分析的结果进行比较，也能发现很多问题。如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？今天我们就来一起聊一聊单因素分析和多因素分析之间的爱恨情仇。首先我们根据单因素分析和多因素分析的结果对比，将可能出现的情况做一个四格表，如表1所示，分为A、B、C、D一共4种情况，下面我们分别对这四种情况进行讨论。img情况A单因素分析和多因素分析的结果都显示无统计学显著性，两者结果一致，均为阴性结果在这种情况下，结果还是相对比较好解释的，一般基本上可以认为该因素对于结局事件来说，不是一个有意义的影响因素。但是事情也并非这么简单，如果该因素作为一个混杂因素，在多因素分析中只是用来起到调整混杂作用的目的，那么虽然它在单因素和多因素分析中都是阴性结果，可能也不会太引起研究人员的重视；但是如果该因素是研究中所重点关注的一个因素，例如暴露/处理因素，此时单因素和多因素分析都得出阴性结果的话，就会让人感觉比较沮丧，不过也更值得我们好好去思考一下阴性结果背后的意义。到底是该暴露/处理因素对结局事件真的没有影响，还是说因为其他原因而导致它的实际效应没有被显示出来？到底是研究设计的问题，还是指标定义的问题，亦或是统计方法的问题呢？都需要我们认真去查找一下原因，可以参考前期推送的有关介绍“阴性结果”的系列文章，或许可以帮助你寻找一下产生阴性结果的原因，开拓一下分析思路。情况B单因素分析结果显示无统计学显著性但多因素分析结果显示有统计学显著性这种情况可能并不常见，主要是因为在单因素分析中没有统计学显著性的因素，按照一般的做法就不会再将此变量纳入到多因素分析中了，但其实上述做法小咖并不推荐，它是存在一定缺陷的。我们在前期介绍《如何理解回归模型中的“调整”和“独立作用”》的内容中讲到，在单因素分析中，由于自变量之间存在一定的相互关联，自变量对因变量的影响反映的不仅仅单纯是它本身的作用，而是包含了该变量自身作用以及其他变量的混杂作用之后，呈现出来的一个综合的结果。而在多因素分析中，通过构建回归模型，调整了其他混杂因素的影响，从而才使该因素对因变量的真实效应显示出来。因此不难理解，当某因素在单因素分析结果中无统计学显著性，而多因素分析结果有统计学显著性时，此时可能的原因是，该因素与其他混杂因素之间可能存在一定的关联，在单因素分析时，该因素的真实效应被其他混杂因素的作用所掩盖，通过多因素分析消除其他因素的影响后，才发现原来该因素对于结局事件来说是具有独立作用的。举一个例子，例如某因素A是一个危险因素，而因素B是一个保护因素，由于具有因素A的个体，大部分人同时也具有因素B，因此在单因素分析中，因素A的作用并没有显现出来，这是因为因素A的危险作用被因素B的保护作用所掩盖了，无法体现因素A的实际效应。而通过多因素分析，将因素B的保护作用进行调整，从而暴露出因素A真实的危险作用。情况C单因素分析结果显示有统计学显著性但多因素分析结果显示无统计学显著性想必大家都会经常遇见到这种情况，单因素分析时该因素有统计学显著性，然后就很兴奋地把它扔进多因素分析中，结果多因素分析结果却显示没有统计学显著性，感觉前功尽弃，很让人头痛，不知道是出了什么问题，到底该怎么办了。我们仍然以前推送的《传统单因素分析和单因素回归分析》一文中所引用的研究为例，如表2和表3所示。表2. 研究对象基线特征img表3. 单因素和多因素Cox回归结果img文章中传统的单因素分析结果显示，Non-HDL-C平均水平在发生心血管疾病组要高于对照组，两组水平分别为124mg/dL和114mg/dL，差异有统计学显著性(P<0.01)；然后作者进行了单因素回归分析，其结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病的发生是一个危险因素，HR=1.45，95%CI为1.11-1.88(P<0.01)；最后作者又进行了多因素回归分析，结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病发生的影响消失了，没有统计学显著性，HR=1.77，95%CI为0.98-3.15(P：No Significance)。为什么会出现这样的情况呢？如果你对情况B产生的原因已经理解，那么情况C也是同样的道理。在单因素分析中，自变量与因变量之间可能出现一定的假关联或者是间接的关联，例如某因素A对结局事件并无影响，而因素B对于结局事件是一个影响因素，但是由于因素A只是单纯的和因素B有强烈的相关性，两者存在共线性的现象，那么在单因素分析中，就可能出现因素A也存在显著差异的结果，从而导致因素A被误认为是一个影响因素而纳入到多因素分析中。而在多因素分析中通过调整因素B的影响，因素A与因变量的“假关联”就消失了，此时可以认为因素A实际上对于结局事件并非是一个影响因素。就如同上述研究中的Non-HDL-C这个指标，在单因素分析中，它与心血管疾病的关联受到其它因素的影响，可能只是一种“假关联”，这种“假关联”在多因素分析中就很容易被调整而消失。(注：针对Non-HDL-C这个指标，本文只从统计结果的角度将该研究作为例子进行讲解，不对Non-HDL-C作专业上的解释，具体意义需结合临床)情况D单因素分析和多因素分析的结果都显示统计学显著性，两者结果一致，均为阳性结果这种情况应该是大家最愿意看到的情况吧，往往单因素和多因素分析都出现阳性结果，以此结果作出的结论还算是比较稳定可靠，可以放心地写文章投稿了，但前提是单因素和多因素分析的阳性结果的方向是一致的，比如单因素分析显示病例组某因素的水平显著高于对照组，多因素分析也显示该因素为危险因素，两者的结果都倾向于该因素对结局事件具有危险作用。不过偶尔也会遇见这样的情况，虽然单因素和多因素分析都得出阳性结果，但是有时单因素分析显示为危险因素，而多因素分析显示为保护因素，或者单因素分析显示为保护因素，而多因素分析显示为危险因素，两者的结果是相互矛盾的。出现这样的情况，其实和上述的情况B和C是同样的道理，这是在统计分析中经常出现的一个陷阱，统计学上称之为“辛普森悖论”(Simpson"s Paradox)，是由英国统计学家E.H.Simpson于1951年提出。简单理解就是，在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦将两组数据合并考虑，却可能导致相反的结论。我们今天讨论的单因素分析和多因素分析的结果出现不一致的情况，就是一个典型的“辛普森悖论”的例子。在单因素分析中，由于没有考虑到其他因素的影响，在一定情况下就会发生“辛普森悖论”，然而在多因素分析中，通过调整控制其他因素的影响，就可以解开“辛普森悖论”之谜，这也是一个很有意思的现象。有兴趣的小伙伴可以先查阅一下有关“辛普森悖论”的资料，我们将在以后的内容中向大家进行介绍。

孟德尔随机化使用遗传变异作为工具变量，推断暴露因素与结局之间的因果关系，能有效克服混杂合反向因果问题所导致的偏倚。 1986年，Katan提出MR思想： 由于配子形成时，遵循“亲代等位基因随机分配给子代”的孟德尔遗传规律，如果基因型决定表型，基因型通过表型而与疾病发生关联； 因此可以使用基因型作为工具变量来推断表型与疾病之间的关联。 ① 工具变量Z与混杂因素U无关联； ② 工具变量Z与暴露因素X有关联； ③ 工具变量Z与结局变量Y无关联，Z只能通过变量X与Y发生关联。 孟德尔随机化中，遗传变异被作为工具变量评估暴露对结局的因果效应，遗传变异满足工具变量的基本条件总结为： 1）遗传变异与暴露有关。 2）遗传变异与暴露-结果关联的任何混杂因素均不相关 3）改遗传变异不会影响结果，除非可能通过化瘀暴露的关联来实现。

什么是混杂因素? 研究疾病与暴露的相互关系时,往往受无关变量的影响所混淆而出现偏倚,这个无关变量叫混杂因素。 作为混杂因素的条件:一方面它是所研究疾病的一种病因或是与该病病因密切相关的变量因素(例如年龄、性别等),另一方面它又与所研究的暴露因素有关。 混杂因素的作用:它会造成暴露因素和所研究疾病之间相关关系的偏倚,致使我们会过高估计暴露因素与疾病之间的任何一种相关,特别是在所研究疾病和暴露因素之间不存在任何相关时,由于混杂因素的作用将使它们之间出现假的相关。

偏最小二乘回归(PLS回归)是一种处理具有多重共线性的数据的机器学习方法。在许多实际应用中，特征之间存在强相关性，这就使得传统的回归方法难以准确预测目标变量。而PLS回归可以通过提取共同特征来减少特征之间的共线性，进而更准确地预测目标变量。在处理混杂因素时，PLS回归可以同时考虑多个自变量，从而有效地解决混淆变量的影响。因此，PLS回归在数据建模和预测中得到了广泛应用。

混淆变量(ConfoundingVariable)是指与自变量和因变量均相关的变量，该变量使自变量和因变量间产生虚假的关系(Meinert,1986)。例如，年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系。随着年龄增加，年收入增加，同时患癌症的几率增加，年收入与癌症之间的关系完全是由年龄造成的。这种情况经常用来解释相关不等于因果关系，因为可能存在第三个变量同时影响两者。简单来说：混淆变量是无法控制的变量，也可以称为额外变量。

可能的混杂变量有哪些例子，混杂变量(confoundingvariable)是指与自变量和因变量均相关的变量，该变量使自变量和因变量间产生虚假的关系(meinert,1986)。例如，年龄混淆了年收入和罹患癌症几率之间的关系。随着年龄增加，年收入增加，同时患癌症的几率增加，年收入与癌症之间的关系完全是由年龄造成的。这种情况经常用来解释相关不等于因果关系，因为可能存在第三个变量同时影响两者。简单来说：混淆变量是无法控制的变量，也可以称为额外变量。

混杂因素可导致混杂偏倚，混杂因素的基本特点：必须是所研究疾病的独立危险因子，必须与研究因素有橡袭关，—定不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。混杂因素亦称混杂因子或外来因素，是指与研究因素和研究疾病均有关，若在比较的人群组中分布不匀，可以歪曲（掩盖或夸大）因素与疾病之间真正联系的因素。在流行病学研究中，性别、年龄是最常见的混杂因素。混杂是指所研究因素与结果的联系被其它外部因素所混淆，这个外部因素就叫混杂变量，它是疾病的一个危险因子，又与所研究州瞎的因素有联系，它在暴露组与对照组的分布是不均衡的。混杂偏倚的控制方法：在研究设计阶段，做好研究对象的选择，遵循随机化原则，可以对预判断的某些混杂因素进行限制或匹配；在分析阶段，可以采用分层分析、标准化率分析或多因素分析，以控制混杂因素对结果的影响。限制即通过设置准入条件，不符合条件对象不能进入研究，就梁迹兄不能对研究结果造成影响。匹配即使不同组内，具有该混杂因素特征的人所占比例都相同，则可消除该混杂因素影响。

是为了缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。控制变量回归出来的符号方向相反？：控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。

变量的读音是：biànliàng。变量的拼音是：biànliàng。注音是：ㄅ一ㄢ_ㄌ一ㄤ_。词性是：名词。结构是：变(上下结构)量(上下结构)。变量的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】变量biànliàng。1._杉俣ㄎ蛔樘囟ㄖ抵兄我恢档牧俊2._硎Ч街幸桓隹杀淞康姆拧3._悼杀涞牧俊二、网络解释变量（计算机名词）变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和VisualBasic中）；但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。变量（统计学名词）在初等数学中，变量是表示数字的字母字符，具有任意性和未知性。把变量当作是显式数字一样，对其进行代数计算，可以在单个计算中解决很多问题。变量的概念也是微积分的基础。通常，函数y=f（x）涉及两个变量y和x，分别表示函数的值和参数。术语“变量”来源于当参数（也称为“函数的变量”）变化时，值相应变化。在高级数学中，变量是表示数学对象的符号，可以是数字，向量，矩阵，甚至是函数。在这种情况下，变量的原始属性将会消失。类似地，在计算机科学中，变量是表示计算机存储器中表示的一些值的名称（通常是字母字符或字）。在数学逻辑中，变量是表示理论的未指定术语的符号，或者是理论的对象，在不参考其可能的直观解释的情况下被操纵。关于变量的近义词常量恒星恒量关于变量的单词variablefunction关于变量的成语比量齐观变颜变色变脸变色关于变量的词语比权量力秤薪量水十斛量珠量如江海量金买赋铢量寸度器欲难量不知自量量力而为关于变量的造句1、恢复。然后它把复制到，创建新的，把向前移动为局部变量保留空间。2、稀疏小圆环带型式组构的形成与石英底面滑移系的运动有关，是点极密型式的过渡状态，与石英颗粒的塑性应变量较小有关。3、请注意，只有您的范围在一个事务中读取全局变量，并在另一个事务中更新同一全局变量时，才需要使用范围隔离。4、他的按语强调了研究中的混杂变量。5、不用再检查默认的复合值，您也可以捕获对未定义变量的访问。点此查看更多关于变量的详细信息

安装CENTER。控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。

安装CENTER。控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。

安装CENTER。控制变量用来在多元回归分析中缓解混杂变量对因果效应估计的干扰。我们不需要过多的担心「控制变量的系数变化并没有预期的迹象」。因为在实际操作中控制变量的估计总是可能会产生偏差。相反，研究人员应该更加专注于解释主要变量的边际效应。相比之下，控制变量几乎没有实质性意义，我们可以放心地省略或只在附录中讨论。这样不仅会有效阻止研究人员从控制变量中得出错误的因果结论，而且还简化实证研究论文的讨论部分，并节省宝贵的资源用来讨论主要变量的经济效果。

我们在做统计分析时，常常都习惯了这样的分析套路：先进行统计描述，然后做单因素分析，最后再进行多因素分析。在阅读文献时，我们也会发现，不管是一般的统计描述还是单因素分析，往往能够支持研究人员作出结论的，还是要看最终的多因素分析结果。 在前期推送的内容中我们也讲过，多因素分析的目的是通过控制其它多个混杂因素的影响，找出具有独立作用的影响因素，并估计其效应大小。 既然这样的话，做单因素分析还有什么用呢，直接做多因素分析不就好啦？ 多因素分析的地位固然重要，但是单因素分析也必不可少，单因素分析可以为多因素分析提供很多有效的信息，将单因素和多因素分析的结果进行比较，也能发现很多问题。如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？ 今天我们就来一起聊一聊单因素分析和多因素分析之间的爱恨情仇。 首先我们根据单因素分析和多因素分析的结果对比，将可能出现的情况做一个四格表，如表1所示，分为A、B、C、D一共4种情况，下面我们分别对这四种情况进行讨论。 情况A 单因素分析和多因素分析的结果都显示无统计学显著性，****两者结果一致，均为阴性结果 在这种情况下，结果还是相对比较好解释的，一般基本上可以认为该因素对于结局事件来说，不是一个有意义的影响因素。 但是事情也并非这么简单，如果该因素作为一个混杂因素，在多因素分析中只是用来起到调整混杂作用的目的，那么虽然它在单因素和多因素分析中都是阴性结果，可能也不会太引起研究人员的重视；但是如果该因素是研究中所重点关注的一个因素，例如暴露/处理因素，此时单因素和多因素分析都得出阴性结果的话，就会让人感觉比较沮丧，不过也更值得我们好好去思考一下阴性结果背后的意义。 到底是该暴露/处理因素对结局事件真的没有影响，还是说因为其他原因而导致它的实际效应没有被显示出来？到底是研究设计的问题，还是指标定义的问题，亦或是统计方法的问题呢？都需要我们认真去查找一下原因，可以参考前期推送的有关介绍“ 阴性结果 ”的系列文章，或许可以帮助你寻找一下产生阴性结果的原因，开拓一下分析思路。 情况B 单因素分析结果显示无统计学显著性，****但多因素分析结果显示有统计学显著性 这种情况可能并不常见，主要是因为在单因素分析中没有统计学显著性的因素，按照一般的做法就不会再将此变量纳入到多因素分析中了，但其实上述做法小咖并不推荐，它是存在一定缺陷的。 我们在前期介绍《如何理解回归模型中的“调整”和“独立作用”》的内容中讲到，在单因素分析中，由于自变量之间存在一定的相互关联，自变量对因变量的影响反映的不仅仅单纯是它本身的作用，而是包含了该变量自身作用以及其他变量的混杂作用之后，呈现出来的一个综合的结果。而在多因素分析中，通过构建回归模型，调整了其他混杂因素的影响，从而才使该因素对因变量的真实效应显示出来。 因此不难理解，当某因素在单因素分析结果中无统计学显著性，而多因素分析结果有统计学显著性时，此时可能的原因是，该因素与其他混杂因素之间可能存在一定的关联，在单因素分析时，该因素的真实效应被其他混杂因素的作用所掩盖，通过多因素分析消除其他因素的影响后，才发现原来该因素对于结局事件来说是具有独立作用的。 举一个例子，例如某因素A是一个危险因素，而因素B是一个保护因素，由于具有因素A的个体，大部分人同时也具有因素B，因此在单因素分析中，因素A的作用并没有显现出来，这是因为因素A的危险作用被因素B的保护作用所掩盖了，无法体现因素A的实际效应。而通过多因素分析，将因素B的保护作用进行调整，从而暴露出因素A真实的危险作用。 情况C 单因素分析结果显示有统计学显著性，****但多因素分析结果显示无统计学显著性 想必大家都会经常遇见到这种情况，单因素分析时该因素有统计学显著性，然后就很兴奋地把它扔进多因素分析中，结果多因素分析结果却显示没有统计学显著性，感觉前功尽弃，很让人头痛，不知道是出了什么问题，到底该怎么办了。 我们仍然以前期推送的《传统单因素分析和单因素回归分析》一文中所引用的研究为例，如表2和表3所示。 表2. 研究对象基线特征 表3. 单因素和多因素Cox回归结果 文章中传统的单因素分析结果显示，Non-HDL-C平均水平在发生心血管疾病组要高于对照组，两组水平分别为124mg/dL和114mg/dL，差异有统计学显著性(P<0.01)； 然后作者进行了单因素回归分析，其结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病的发生是一个危险因素，HR=1.45，95%CI为1.11-1.88(P<0.01)； 最后作者又进行了多因素回归分析，结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病发生的影响消失了，没有统计学显著性，HR=1.77，95%CI为0.98-3.15(P：No Significance)。为什么会出现这样的情况呢？ 如果你对情况B产生的原因已经理解，那么情况C也是同样的道理。在单因素分析中，自变量与因变量之间可能出现一定的假关联或者是间接的关联，例如某因素A对结局事件并无影响，而因素B对于结局事件是一个影响因素，但是由于因素A只是单纯的和因素B有强烈的相关性，两者存在共线性的现象，那么在单因素分析中，就可能出现因素A也存在显著差异的结果，从而导致因素A被误认为是一个影响因素而纳入到多因素分析中。 而在多因素分析中通过调整因素B的影响，因素A与因变量的“假关联”就消失了，此时可以认为因素A实际上对于结局事件并非是一个影响因素。就如同上述研究中的Non-HDL-C这个指标，在单因素分析中，它与心血管疾病的关联受到其它因素的影响，可能只是一种“假关联”，这种“假关联”在多因素分析中就很容易被调整而消失。 ( 注 ：针对Non-HDL-C这个指标，本文只从统计结果的角度将该研究作为例子进行讲解，不对Non-HDL-C作专业上的解释，具体意义需结合临床) 情况D 单因素分析和多因素分析的结果都显示统计学显著性，两者结果一致，均为阳性结果 这种情况应该是大家最愿意看到的情况吧，往往单因素和多因素分析都出现阳性结果，以此结果作出的结论还算是比较稳定可靠，可以放心地写文章投稿了，但前提是单因素和多因素分析的阳性结果的方向是一致的，比如单因素分析显示病例组某因素的水平显著高于对照组，多因素分析也显示该因素为危险因素，两者的结果都倾向于该因素对结局事件具有危险作用。 不过偶尔也会遇见这样的情况，虽然单因素和多因素分析都得出阳性结果，但是有时单因素分析显示为危险因素，而多因素分析显示为保护因素，或者单因素分析显示为保护因素，而多因素分析显示为危险因素，两者的结果是相互矛盾的。 出现这样的情况，其实和上述的情况B和C是同样的道理，这是在统计分析中经常出现的一个陷阱，统计学上称之为 “辛普森悖论”(Simpson"s Paradox) ，是由英国统计学家E.H.Simpson于1951年提出。简单理解就是，在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦将两组数据合并考虑，却可能导致相反的结论。 我们今天讨论的单因素分析和多因素分析的结果出现不一致的情况，就是一个典型的“辛普森悖论”的例子。在单因素分析中，由于没有考虑到其他因素的影响，在一定情况下就会发生“辛普森悖论”，然而在多因素分析中，通过调整控制其他因素的影响，就可以解开“辛普森悖论”之谜，这也是一个很有意思的现象。有兴趣的小伙伴可以先查阅一下有关“辛普森悖论”的资料，我们将在以后的内容中向大家进行介绍。 参考文献 1. Atherosclerosis. 2011 Sep;218(1):163-7

什么是混杂因素? 研究疾病与暴露的相互关系时,往往受无关变量的影响所混淆而出现偏倚,这个无关变量叫混杂因素。 作为混杂因素的条件:一方面它是所研究疾病的一种病因或是与该病病因密切相关的变量因素(例如年龄、性别等),另一方面它又与所研究的暴露因素有关。 混杂因素的作用:它会造成暴露因素和所研究疾病之间相关关系的偏倚,致使我们会过高估计暴露因素与疾病之间的任何一种相关,特别是在所研究疾病和暴露因素之间不存在任何相关时,由于混杂因素的作用将使它们之间出现假的相关。

　　1.PHP 4.2.0 版开始配置文件中 register_globals 的默认值从 on 改为 off 了，虽然你可以设置它为On，但是当你无法控制服务器的时候，你的代码的兼容性就成为一个大问题，所以，你最好从现在就开始用Off的风格开始编程。　　2.当 register_globals 打开以后，各种变量都被注入代码，例如来自 HTML 表单的请求变量。再加上 PHP 在使用变量之前是无需进行初始化的，这就使得更容易写出不安全的代码。当打开时，人们使用变量时确实不知道变量是哪里来的，只能想当然。但是 register_globals 的关闭改变了这种代码内部变量和客户端发送的变量混杂在一起的糟糕情况。例子来源手册　　[php] view plaincopy　　<?php　　　　// 当用户合法的时候，赋值　　　　$authorized = true　　　　　　if (authenticated_user()) {　　　　$authorized=true;　　　　}　　　　　　// 由于并没有事先把 $authorized 初始化为 false，　　　　// 当 register_globals 打开时，可能通过GET auth.php?authorized=1 来定义该变量值　　　　// 所以任何人都可以绕过身份验证　　　　if ($authorized) {　　　　include"/highly/sensitive/data.php";　　　　}　　　　?>　　当 register_globals = on 的时候，上面的代码就会有危险了。如果是 off，$authorized 就不能通过如 URL 请求等方式来改变，这样就好多了，尽管初始化变量是一个良好的编程习惯。比如说，如果在上面的代码执行之前加入 $authorized = false 的话，无论 register_globals 是 on 还是 off 都可以，因为用户状态被初始化为未经认证。　　三、如果需要在一台关闭了 register_globals 的共享主机上运行一些旧式程序而该程序需要此选项打开时怎么办？　　本例模拟 register_globals On。如果改变了配置文件中的 variables_order 选项，则考虑对 $superglobals 作出相应的改动。　　[php] view plaincopy　　<?php// Emulate register_globals on　　　　if (!ini_get("register_globals")) {　　　　$superglobals= array($_SERVER,$_ENV,$_FILES,$_COOKIE,$_POST,$_GET);　　　　if (isset($_SESSION)) {　　　　array_unshift($superglobals,$_SESSION);　　　　}　　　　foreach ($superglobals as $superglobal) {　　　　extract($superglobal,EXTR_SKIP);　　　　}　　　　}　　　　?>　　四、如果需要在一些打开了register_globals选项的主机上但想消除安全隐患，该怎么办？　　本例模拟 register_globals Off。要记住此代码应在脚本最开头的地方调用。如果使用了会话机制，则在 session_start() 之后调用。　　[php] view plaincopy　　<?php// Emulate register_globals off　　　　functionun register_GLOBALS(){　　　　if (!ini_get("register_globals")) {　　　　return;　　　　}　　　　// Might want to change this perhaps to a nicer error　　　　if (isset($_REQUEST["GLOBALS"]) || isset($_FILES["GLOBALS"])) {　　　　die("GLOBALS overwrite attempt detected");　　　　}　　　　// Variables that shouldn"t be unset　　　　$noUnset= array("GLOBALS","_GET","_POST","_COOKIE","_REQUEST","_SERVER","_ENV","_FILES");　　　　$input=array_merge($_GET,$_POST,$_COOKIE,$_SERVER,$_ENV,$_FILES,isset($_SESSION) &&is_array($_SESSION) ?$_SESSION: array());　　　　foreach ($input as $k=>$v) {　　

变量名写成m_hIcons再到代码里去加上[3]

原始研究： 我们在做统计分析时，很多人都习惯这样的分析套路：先进行统计描述，然后做单因素分析，最后再进行多因素分析。在阅读文献时，我们也会发现，不管是一般的统计描述还是单因素分析，往往能够支持研究人员作出结论的，还是要看最终的多因素分析结果。 在前期推送的内容中我们也讲过， 多因素分析 的目的是通过控制其它多个混杂因素的影响，找出具有独立作用的影响因素，并估计其效应大小。 既然这样的话，做单因素分析还有什么用呢，直接做多因素分析不就好啦？ 多因素分析的地位固然重要，但是单因素分析也必不可少，单因素分析可以为多因素分析提供很多有效的信息，将单因素和多因素分析的结果进行比较，也能发现很多问题。如果单因素和多因素分析的结果一致的话，结论就比较稳定且容易解释，但是我们常常会遇到单因素和多因素分析的结果不一致，甚至是出现相互矛盾的尴尬情况，此时又该怎么办，该如何去解释呢？ 今天我们就来一起聊一聊单因素分析和多因素分析之间的爱恨情仇。 首先我们根据单因素分析和多因素分析的结果对比，将可能出现的情况做一个四格表，如表1所示，分为A、B、C、D一共4种情况，下面我们分别对这四种情况进行讨论。 情况A 单因素分析和多因素分析的结果都显示无统计学显著性，两者结果一致，均为 阴性 结果 在这种情况下，结果还是相对比较好解释的，一般基本上可以认为该因素对于结局事件来说，不是一个有意义的影响因素。 但是事情也并非这么简单，如果该因素作为一个混杂因素，在多因素分析中只是用来起到调整混杂作用的目的，那么虽然它在单因素和多因素分析中都是阴性结果，可能也不会太引起研究人员的重视；但是如果该因素是研究中所重点关注的一个因素，例如暴露/处理因素，此时单因素和多因素分析都得出阴性结果的话，就会让人感觉比较沮丧，不过也更值得我们好好去思考一下阴性结果背后的意义。 到底是该暴露/处理因素对结局事件真的没有影响，还是说因为其他原因而导致它的实际效应没有被显示出来？到底是研究设计的问题，还是指标定义的问题，亦或是统计方法的问题呢？都需要我们认真去查找一下原因，可以参考前期推送的有关介绍“ 阴性结果 ”的系列文章，或许可以帮助你寻找一下产生阴性结果的原因，开拓一下分析思路。 情况B 单因素 分析结果显示 无 统计学显著性 但 多因素 分析结果显示 有 统计学显著性 这种情况可能并不常见，主要是因为在单因素分析中没有统计学显著性的因素，按照一般的做法就不会再将此变量纳入到多因素分析中了，但其实上述做法小咖并不推荐，它是存在一定缺陷的。 我们在前期介绍《 如何理解回归模型中的“调整”和“独立作用” 》的内容中讲到，在单因素分析中，由于自变量之间存在一定的相互关联，自变量对因变量的影响反映的不仅仅单纯是它本身的作用，而是包含了该变量自身作用以及其他变量的混杂作用之后，呈现出来的一个综合的结果。而在多因素分析中，通过构建回归模型，调整了其他混杂因素的影响，从而才使该因素对因变量的真实效应显示出来。 因此不难理解，当某因素在单因素分析结果中无统计学显著性，而多因素分析结果有统计学显著性时，此时可能的原因是，该因素与其他混杂因素之间可能存在一定的关联，在单因素分析时，该因素的真实效应被其他混杂因素的作用所掩盖，通过多因素分析消除其他因素的影响后，才发现原来该因素对于结局事件来说是具有独立作用的。 举一个例子，例如某因素A是一个危险因素，而因素B是一个保护因素，由于具有因素A的个体，大部分人同时也具有因素B，因此在单因素分析中，因素A的作用并没有显现出来，这是因为因素A的危险作用被因素B的保护作用所掩盖了，无法体现因素A的实际效应。而通过多因素分析，将因素B的保护作用进行调整，从而暴露出因素A真实的危险作用。 情况C 单因素 分析结果显示 有 统计学显著性 但 多因素 分析结果显示 无 统计学显著性 想必大家都会经常遇见到这种情况，单因素分析时该因素有统计学显著性，然后就很兴奋地把它扔进多因素分析中，结果多因素分析结果却显示没有统计学显著性，感觉前功尽弃，很让人头痛，不知道是出了什么问题，到底该怎么办了。 我们仍然以前推送的《 传统单因素分析和单因素回归分析 》一文中所引用的研究为例，如表2和表3所示。 表2. 研究对象基线特征 表3. 单因素和多因素Cox回归结果 文章中传统的单因素分析结果显示，Non-HDL-C平均水平在发生心血管疾病组要高于对照组，两组水平分别为124mg/dL和114mg/dL，差异有统计学显著性(P<0.01)； 然后作者进行了单因素回归分析，其结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病的发生是一个危险因素，HR=1.45，95%CI为1.11-1.88(P<0.01)； 最后作者又进行了多因素回归分析，结果显示Non-HDL-C对于心血管疾病发生的影响消失了，没有统计学显著性，HR=1.77，95%CI为0.98-3.15(P：No Significance)。为什么会出现这样的情况呢？ 如果你对情况B产生的原因已经理解，那么情况C也是同样的道理。在单因素分析中，自变量与因变量之间可能出现一定的假关联或者是间接的关联，例如某因素A对结局事件并无影响，而因素B对于结局事件是一个影响因素，但是由于因素A只是单纯的和因素B有强烈的相关性，两者存在共线性的现象，那么在单因素分析中，就可能出现因素A也存在显著差异的结果，从而导致因素A被误认为是一个影响因素而纳入到多因素分析中。 而在多因素分析中通过调整因素B的影响，因素A与因变量的“假关联”就消失了，此时可以认为因素A实际上对于结局事件并非是一个影响因素。就如同上述研究中的Non-HDL-C这个指标，在单因素分析中，它与心血管疾病的关联受到其它因素的影响，可能只是一种“假关联”，这种“假关联”在多因素分析中就很容易被调整而消失。 (注：针对Non-HDL-C这个指标，本文只从统计结果的角度将该研究作为例子进行讲解，不对Non-HDL-C作专业上的解释，具体意义需结合临床) 情况D 单因素分析和多因素分析的结果都显示统计学显著性，两者结果一致，均为 阳性 结果 这种情况应该是大家最愿意看到的情况吧，往往单因素和多因素分析都出现阳性结果，以此结果作出的结论还算是比较稳定可靠，可以放心地写文章投稿了，但前提是单因素和多因素分析的阳性结果的方向是一致的，比如单因素分析显示病例组某因素的水平显著高于对照组，多因素分析也显示该因素为危险因素，两者的结果都倾向于该因素对结局事件具有危险作用。 不过偶尔也会遇见这样的情况，虽然单因素和多因素分析都得出阳性结果，但是有时单因素分析显示为危险因素，而多因素分析显示为保护因素，或者单因素分析显示为保护因素，而多因素分析显示为危险因素，两者的结果是相互矛盾的。 出现这样的情况，其实和上述的情况B和C是同样的道理，这是在统计分析中经常出现的一个陷阱，统计学上称之为“辛普森悖论”(Simpson"s Paradox)，是由英国统计学家E.H.Simpson于1951年提出。简单理解就是，在某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦将两组数据合并考虑，却可能导致相反的结论。 我们今天讨论的单因素分析和多因素分析的结果出现不一致的情况，就是一个典型的“辛普森悖论”的例子。在单因素分析中，由于没有考虑到其他因素的影响，在一定情况下就会发生 “辛普森悖论” ，然而在多因素分析中，通过调整控制其他因素的影响，就可以解开“辛普森悖论”之谜，这也是一个很有意思的现象。有兴趣的小伙伴可以先查阅一下有关“辛普森悖论”的资料，我们将在以后的内容中向大家进行介绍。

你认真看下书啊，亲

对的。观察法的局限之一就是受无关变量的干扰， 缺乏控制。 自然状态下的观察由于缺乏控制， 因变量混杂在无关变量之中， 没有纯化和凸现， 从而使观察结果缺乏科学性。观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。常见的观察方法有：核对清单法；级别量表法；记叙性描述。观察一般利用眼睛、耳朵等感觉器官去感知观察对象。由于人的感觉器官具有一定的局限性，观察者往往要借助各种现代化的仪器和手段，如照相机、录音机、显微录像机等来辅助观察。

现在的临床研究中，除了RCT研究，一般要进行多因素分析，比如病因研究、预后研究中，一般先做单因素分析（t检验、方差分析、卡方检验等），再做logistic回归、COX回归、线性回归等，可以说不做多因素分析的文章都不好意思投稿。 那么问题来了，单因素分析与多因素分析的结果不相同怎么办？ 我们用下表表示单因素分析与多因素分析结果对比的可能结果： 对于情形A，当单因素分析结果和多因素分析结果差异都有统计学意义时，在文章中比较好解释，我们认为这个自变量是因变量的独立影响因素；对于情形D，单因素分析结果和多因素分析结果差异都没有统计学意义时，我们认为这自变量不是因变量的影响因素。对于情形B，在单因素分析中差异有统计学意义，但多因素中没有。这种情况也较常见。我们认为在单因素分析中，自变量与因变量是假关联或者间接影响因素，因此在多因素分析中调整了某些因素的影响后，这个自变量与因变量的“假关联”消失了。我们一般下结论：这个自变量不是因变量的独立影响因素（影响因素可以换成危险因素、保护因素、预后因素等）。对于情形C，在单因素分析中差异无统计学意义，但多因素中差异却有统计学意义。这种情况并不常见，原因是当我们进行单因素分析差异没有统计学意义时，一般不会再将此自变量引入多因素分析。事实上，混杂因素使自变量与因变量的关联扭曲了，这里的扭曲可以是关联增强，也可以是关联减弱甚至掩盖了真实的关联。因此这种情形C就会出现了，也可以下结论这个自变量是因变量的独立影响因素。当然我们下结论也不能太任性了。上面成立的基础是多因素分析的正确应用。实际是多因素分析是一个黑匣子，很多原因可能导致多因素分析是错误的，这就要求我们掌握多因素分析的条件，仔细检验回归模型是否正确，并与临床实际相结合，才能得到正确的结果和合理的结论。

因变量还是自变量呢