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【衛(wèi)生統(tǒng)計學】直線回歸的應用中應注意的問題

1、作回歸分析要有實際意義，不能把毫無關聯的兩種現象，隨意進行回歸分析，忽視事物現象間的內在聯系和規(guī)律；如對兒童身高與小樹的生長數據進行回歸分析既無道理也無用途。另外，即使兩個變量間存在回歸關系時，也不一定是因果關系，必須結合專業(yè)知識作出合理解釋和結論。

2、直線回歸分析的資料，一般要求應變量Y是來自正態(tài)總體的隨機變量，自變量X可以是正態(tài)隨機變量，也可以是精確測量和嚴密控制的值。若稍偏離要求時，一般對回歸方程中參數的估計影響不大，但可能影響到標準差的估計，醫(yī).學教育網搜集整理也會影響假設檢驗時P值的真實性。

3、進行回歸分析時，應先繪制散點圖（scatter plot）。若提示有直線趨勢存在時，可作直線回歸分析；若提示無明顯線性趨勢，則應根據散點分布類型，選擇合適的曲線模型（curvilinear modal），經數據變換后，化為線性回歸來解決。一般說，不滿足線性條件的情形下去計算回歸方程會毫無意義，最好采用非線性回歸方程的方法進行分析。

4、繪制散點圖后，若出現一些特大特小的離群值（異常點），則應及時復核檢查，對由于測定、記錄或計算機錄入的錯誤數據，應予以修正和剔除。否則，異常點的存在會對回歸方程中的系數a、b的估計產生較大影響。

5、回歸直線不要外延。直線回歸的適用范圍一般以自變量取值范圍為限，在此范圍內求出的估計值稱為內插（interpolation）；超過自變量取值范圍所計算的稱為外延（extrapolation）。若無充足理由證明，醫(yī).學教育網搜集整理超出自變量取值范圍后直線回歸關系仍成立時，應該避免隨意外延。

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