logistic回归分析时如何校正混杂因素？4种方法如下：

1、全部纳入—》enter。把要校正的变量和要分析的变量共同全部纳入方程即可，之后强制各个变量进入方程。

2、把单因素分析时有意义的放入多因素分析。

3、初筛（单因素P《0.05的）-》enter。或经单因素分析、文献、相关的、P不太大的自变量-》enter。最好在纳入方程前对于自变量能有一个初筛，即根据资料的特点和文献复习的情况，只纳入可能有关的，对于初筛p值特别大的最好不要纳入方程以免方程出现不稳定，注意统计之前必须要考虑样本资料的特点。在具体分析中如果是验证哪几个因素多于因变量的影响是多大可以选择enter模型，强制各个变量进入方程得出OR和CI；如果是筛选变量这根据不同的资料特点选择模型，但是最好不要选择wald检验。

4、有人更推荐用stepwise方法，让软件自己去分析，这样可以更好的分析相互作用。

粗OR与矫正或校正OR（crude OR和adjusted OR）：单个变量时的OR值就是粗OR。存在其他变量的情况下，就是校正的了。

Logist-->保存-》残差--》标准化

在SPSS中的操作如下：analyze->crosstab->把需校正的变量放入 layer框中。

http://s8/mw690/001orWlfgy6SLVR7wvJe7&690

http://s1/mw690/001orWlfgy6SLVMgCKQ10&690
下一步：点击statistics, 在CMH上打勾。

此结果即为经过性别校正后，两组率的比较结果。在SAS中会给出三种结果。而SPSS中只给出两种结果，第一行的结果和SAS是相同的，故建议看第一行的结果。

在meta分析里crude OR和adjusted OR能否合并？能。

- 比较糖尿病组和非糖尿病组肾动脉狭窄发生率有无统计学差异,但两组年龄、性别有明显的统计学差异,希望经过年龄、性别校正后,再统计两组率有无差异,该怎么做？最简单的就用分层分析

- 生存分析，用COX做单因素分析。

- 卡方分析和单因素logistic分析时等效的。
- 可以根据因子分析结果计算出权重。
http://jingyan.baidu.com/article/a24b33cd55b2ba19fe002ba0.html
-单因素方差分析的操作和结果分析方法
http://jingyan.baidu.com/article/c35dbcb02e15018917fcbc62.html

问：1，疼痛分为有或无2项是不是使用Binary Logistic分析？

2，疼痛分为无，轻，中，重4项是不是使用Multinomial Logistic分析？

3，Binary Logistic分析中，“选入年龄、性别，方法选Enter（强制进入模型），点击Next，再选择其它的变量。”，这样进行校正，对吗？

4，Multinomial Logistic分析如何进行校正？

答：1，是

2，Ordinal。有序的，用Ordinal，也可设置一个对照，用Multinomial Logistic

3，对

4，协变量框。Covariate是协变量。要校正的年龄和BMI放到Covariate里，就是说和其它变量都放到一起。Factor放其它的自变量。

如何使用SPSS进行逐步回归分析？ 就是选择method时，enter改成forward。