我是小硕
如题,文献看了比较乱,因为相关因素有线性的,比如体重等指标,也有性别等率指标,有些文献就简单用卡方,有些用logistic,有些用cox,到底用哪种呢,还是logistic用了也没有错,因为含义不一样,cox回归只是联系了时间概念,还是说最正确的应该用cox回归,因为毕竟和时间有关,比如说6个月复发,12个月复发?
毛利小五郎的徒弟
可以做cox回归和生存分析回归。
loveliufudan
对于肠癌术后肝转移切除后的复发问题,需要根据研究设计和数据特征选择合适的回归模型进行分析。具体选择哪种模型要根据研究目的、数据类型和分析假设等多方面考虑,下面我将简单介绍三种可能使用的模型:卡方检验、逻辑回归和Cox回归。
卡方检验是用于分析分类数据的常见方法,适用于自变量和因变量都是分类变量的情况。如果变量是连续的,可以将其离散化后再进行卡方检验。在考虑复发问题时,可以使用卡方检验来探索两个分类变量之间的关系,例如性别和复发之间是否存在相关性。
逻辑回归是一种广泛应用于疾病风险和预后研究的回归模型,适用于二元分类问题。逻辑回归可以用于分析自变量与复发之间的关系,同时可以控制其他潜在危险因素的影响。因此,如果需要探索多个变量对复发风险的影响,逻辑回归可能是一种比较合适的方法。
Cox回归是一种生存分析方法,用于分析自变量与时间相关的事件(如复发或死亡)之间的关系,特别是在具有间断和不完全跟踪的数据情况下。在考虑复发时间时,Cox回归可以控制其他潜在危险因素的影响,同时考虑复发时间对结果的影响,因此可能是一种更为全面和准确的方法。
综上,如果您想探索多个变量对复发风险的影响,可以考虑使用逻辑回归;如果您想考虑复发时间对结果的影响,可以考虑使用Cox回归。但在实际应用中,具体选择哪种模型还需要根据研究目的、数据类型和假设等多方面考虑。
dxyc42u
用logistic回归没问题。
相关产品推荐
相关问答