论文研究 - 强调医学研究的Logistic回归模型

这项研究探索并回顾了逻辑回归（LR）模型，这是一种用于建模多个自变量与分类因变量之间关系的多变量方法，重点是医学研究。 回顾了2000年至2018年发表的37篇以Logistic回归为主要统计工具的研究文章，以及6篇关于Logistic回归的教科书。 提出了逻辑回归概念，例如赔率，赔率比，对数变换，对数曲线，假设，选择因变量和自变量，模型拟合，报告和解释。 仔细阅读文献后，发现LR的使用和报告均存在很大缺陷。 对于许多研究而言，结果事件与预测变量的比率（每个变量的事件）之比足够小，足以质疑回归模型的准确性。 另外，大多数研究都没有报告验证分析，回归诊断或拟合优度测量； 验证LR模型鲁棒性的措施