如何开展批量单因素logistic回归分析形成表格？

logistic回归在医学科研中可谓是大家较为熟悉的一种分析方法，主要用来分析二分类指标。统计软件使用上，大家更常用SPSS，主要是操作简单，上手迅速，但是在自变量很多的情况下，还要逐个选入变量进行单因素分析的操作，誊抄结果制作三线表，费时费力，想必也令不少人头疼。而R语言虽然可以进行批量单因素分析并制作三线表，但具有一定的门槛，需要编程基础，估计一时三刻也学不会。

因此，这里结合一份实操数据为大家介绍一个智能在线免费统计分析平台——风暴统计。

风暴统计是由浙江中医药大学的郑卫军教授基于R语言开发的统计分析平台，旨在帮助代码小白实现R语言的菜单式分析，平台所有统计工具均免费使用，包括样本量计算、线性、logistic、Cox三大回归、预测模型、批量差异性分析等等......欢迎大家试用！

这里我们不再赘述数据的导入与整理过程，详细教程大家可以点击下方链接：

详细指南！风暴统计如何高效导入数据，统计分析快人一步？

详细版！如何利用风暴统计进行数据的整理转换？

1.批量单因素操作过程介绍

目前风暴统计平台可以非常快速准确的完成logistic批量单因素回归，只需要选入回归变量，实时给出三线表结果！

在数据探索初期，可以节省不少工作量！在撰写报告时，也不用再手工绘制三线表，填写数据了！统计小白也可以轻松上手！

2.logistic回归自变量选择

选入变量，包括因变量、定量自变量、分类自变量。

①因变量

这里因变量建议使用0和1进行表示，0代表阴性结局（如：未患病、二分类变量中值较小的组），1代表阳性结局（如：患病或二分类结局中值较大的组)。

②定量自变量

平台会将分类数大于5的变量自动归为定量自变量，并在选取定量自变量时，优先显示在上方，便于选取。

③分类自变量

同理，分类数小于5类的变量归入分类变量，在选取变量时，优先显示分类变量。

完成后，右侧直接生成规范的三线表结果！

如果需要进行多因素回归，可以选择P阈值及回归方式。

P阈值自行选择，如果自变量个数过少，可以适当放宽标准，0.1、0.2也都是可以的。当选择不限制时，选入的全部自变量都将纳入多因素回归分析。

回归方法，平台也提供了多种选择：双向逐步回归，向前逐步回归，向后逐步回归以及考虑到有时P值大于0.05的变量在逐步回归时也会留在模型中，新增了根据P<0.05的原则开展逐步回归！

5.下载结果

完成分析后，可以选择小数位数，默认情况下，P值为3位小数，其他统计量为2位小数。

指定小数位数后，P值与统计量的小数位数将会统一。调整完成后，下载最终的三线表结果，平台支持下载excel或word！

以上就是使用风暴统计进行批量单因素logistic回归的详细说明啦！目前平台建设之初，还有许多不足之处，欢迎大家多多提意见！