统计学小白，请教关于多因素回归的问题

你的研究问题涉及到多个因变量和多个自变量，这种情况确实需要进行多元回归分析。然而，选择哪种类型的回归分析取决于你的因变量和自变量的类型，以及你的研究问题。

对于连续型的因变量，你可以使用多元线性回归。如果你的因变量是有序的，比如你提到的椎间盘退变分级，你可能需要使用有序逻辑斯蒂回归（ordinal logistic regression），这是一种专门用于处理有序因变量的方法。

然后，对于自变量，你可以将所有的自变量（无论是连续的还是有序的）都纳入模型中。需要注意的是，在将有序变量纳入模型之前，你需要确认这些变量的有序性是否对模型有实际的意义，即等级差异是否有实质性意义。

请注意，在进行任何类型的回归分析之前，都应该进行适当的数据探索和假设检验。例如，你需要检查数据的正态性、线性关系、多重共线性等假设是否满足。根据具体情况，你可能还需要考虑交互项或非线性项。

最后，由于你的研究问题涉及到三个因变量，你可能需要对每个因变量分别进行回归分析，然后分别解释每个模型的结果。如果你想在一个模型中同时考虑所有的因变量，你可能需要使用一些更复杂的统计方法，如多元方差分析（MANOVA）或者典型相关分析（canonical correlation analysis）。具体选择哪种方法，需要根据你的研究问题和数据来决定。

是的，您可以使用多因素回归来分析这些变量之间的关系。具体来说，您可以使用多元线性回归来探究两个或更多连续因变量之间的关系，同时考虑多个自变量对这些因变量的影响，或者使用有序多项式回归来分析一个有序因变量和多个自变量之间的关系。选择哪种回归分析方法，取决于您的研究问题和数据类型。建议您查阅相关文献，或咨询专业人士的意见，以确定最适合您研究的方法。

可以做logistic多元回归分析