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刘博谈临床:临床统计方法之五——回归分析

2021-6-17 16:34| 编辑: 归去来兮| 查看: 2528| 评论: 0|来源: 开发与验证

摘要: 刘博这是刘博谈临床第二十篇,本篇主要对回归分析如何实行进行阐述。根据考核系统和参比系统检测结果差值偏差图、百分比差值偏差图、浓度差值排序偏差图和百分比差值排序偏差图,分析潜在特征并选择最佳回归模型(OL ...


刘博


这是刘博谈临床第二十篇,本篇主要对回归分析如何实行进行阐述。

根据考核系统和参比系统检测结果差值偏差图、百分比差值偏差图、浓度差值排序偏差图和百分比差值排序偏差图,分析潜在特征并选择最佳回归模型(OLR,WLS,Deming,Passing - Bablok)。



1、恒定s

如果各数据点差值变化相对一致,相关系数R2>0.95,则采用普通线性回归(OLR)进行回归分析;否则采用其他回归分析方法,如Deming回归分析。


2、恒定CV

加权最小二乘法(WLS)可用于此类数据计算,但其与OLR具有同样的特征,如各数据点变化较大,应采用恒定CV Deming回归方法或Passing-Bablok回归方法分析。


3混合变化(s和CV)

Deming和Passing-Bablok方法均可用于混合变化的回归分析,但Deming方法有时不能消除一些高值样本差异变化较大时的影响,Passing-Bablok方法更适合此类变化回归分析。


4、非线性分布

不适用于回归方法,可采用偏差图分析。


以考核系统每个样本测定值与相对应的参比系统测定值作散点图(以考核系统作y轴,参比系统作x轴)。


回归方程:,斜率b、截距a和相关系数R2,对斜率b和截距a进行假设检验,报告95%的置信区间。

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