缘起
后台收到一个咨询如下,有点意思，这篇文章的套路虽然普通，但是确实不常见。分享出来大家供大家赏析。
原文标题：
Reduced Intellectual Ability in Offspring of Ovarian Hyperstimulation Syndrome: A Cohort Study
卵巢过度刺激后代智力下降综合征：一项队列研究
这是一篇队列研究，研究卵巢过度刺激对子代智力IQ的影响。选择了3种IQ指标。
IQ是数值变量，因此作者采用了线行回归模型。这在我们生物医药研究中，线性回归模型没有Logistic回归和COX回归用的多。
咨询者问的问题是：模型中也有校正和未校正。这在Logistic回归和COX回归中常用，线性回归怎么用呢？
其实道理是一样的。对于统计而言，校正谁，就是把谁放入模型。
只不过Logsitic采用的统计指标为OR和95%CI；COX是HR及其95%CI。
而对于线性回归，那就是均数差和其95%CI。
松哥常说建模有三种目的，一是风险因素的发现，二是风险因素的验证；三是结局效应的预测。
本例一看到Unadjusted、Model1和Model2，其实就知道了，这是风险验证模型。风险验证模型就是抽丝剥茧，排除一切可能干扰的因素，最终确定我们所研究的因素到底与目标时间有没有关系。
那么怎么实现呢?
很简单，以verbal IQ为例，将Verbal IQ作为Y放入模型，以是否卵巢过度刺激作为X放入模型，即可得到回归系数B和95%CI；然后分布加入其他协变量，分别得到Model1和Model2的B和95%CI即可。
有人会追问，为什么不给P值呢，其实P值和95%CI是相通的，95%CI给出的信息比P值要多的多，因此95CI更好！
下面是松哥虚构的一组数据。研究性别对身高的影响。松哥先做两独立t检验，然后再用回归做，你会发现结果是惊人的相同。
下表是两独立t的结果，发现均数差是11.7457，95%CI:10.87-12.62
下表是线性回归的结果，你会发现回归系数B=-11.746和t检验结果一致，就是方向相反，因为回归是X改变一个单位Y的平均该变量，这里男=1，女=2，所以方向是反的，如果设置男=2，女=1，则结果一模一样。
而且后面的95%CI也和t检验一样。
松哥常说，初级说一说是统计世界的一维空间，中级比一比是二维空间，高级找关系是统计世界的三维空间。
三维空间秒杀二维空间，二维秒杀一维空间，所以我们完全可以用回归去处理t检验。
这里松哥给大家展示的t检验和线性回归，都是单因素分析，因为只考虑性别因素。
当模型中加入其他协变量，就叫做多因素分析了。维度越高处理多因素的能力越强哦！
回归是统计学的上乘功夫，得回归而得统计的天下！
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