多重线性回归分析方法在医学论文中的应用非常普遍,主要用于探讨变量间的数量依存关系。但在实际应用过程中,存在未对该方法使用的前提条件或基本假定进行审核,或审核不充分,只是机械套用公式的情况,这一问题比较突出,这导致研究结果可信度存疑,甚至出现与专业知识相悖的错误结果和结论。本文章结合案例重点探讨对经典线性回归模型结果有重要影响的四大基本假定的正确审核方式以及违背基本假定后的补救措施,为进一步提高医学论文质量提供参考。
Multiple linear regression analysis is widely used in medical papers. It is mainly used to explore the quantitative dependence between variables. However, in practical applications, the preconditions or basic assumptions used in this method are often not reviewed or incompletely reviewed, and the problem of mechanical application of formulas is more prominent, resulting in doubts about the credibility of the research results, and even erroneous results and conclusions contrary to professional knowledge. Combined with cases, this paper focuses on key review points for the four fundamental assumptions that have an important impact on the results of the classical linear regression model and the remedial measures after violating the basic assumptions, so as to provide reference for further improving the quality of medical papers.
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