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白话Change-in-estimate Approach原理 多元回归是目前调整混杂因素的常用方法，具体在实施中纳入哪些自变量进入方程是一个问题。除了根据背景知识纳入排除外，目前最常用的方法是通过单因素-多因素这种筛选方法，除此之外，根据效应值的改变也是常用的一种方法。具体是指纳入或者排除一个自变量，目前方程的效应值（比如OR或者HR）改变10%以上，这种情况下会认为该自变量对最终结果的影响较大，需要进行混杂因素的调整。这种方法在应用时应该结合DAG图联合使用。 比如吸烟对于肺癌的HR是2,目前发现性别也是患者发生肺癌的混杂因素，纳入时吸烟相对于非吸烟患者的HR为3，这时候HR这种效应值的改变量为（3-2）/2=50%,说明这个混杂因素对于最终结果的影响很大，不管其单因素分析的P值是否小于0.05，都应该纳入最终的回归方程。 官网教程地址：ht
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