实际的临床研究中，变量之间关系复杂，因变量和自变量之间并非呈现线性关系，如果强行建立线性回归模型，就会影响模型的预测准确性，那么对于此类数据，因变量和自变量之间可能是复杂的非线性函数关系，可以尝试建立非线性回归模型，例如曲线模型、回归样条等

在回归分析中，经常看到多变量回归、多因素分析、多重线性回归、多元logistic回归等诸如此类的名词。这些所谓的多变量、多因素、多重、多元，是否一回事？很多初学者都会比较迷惑，本文主要对此做一阐述。

成组散点图可以呈现不同分组中两个连续变量间的关系。其中，一个连续变量为因变量，另一个为自变量，分组变量可以是有序或无序分类变量。成组散点图可以展示中介效应分析、协方差分析和多重线性回归等结果。

散点图矩阵是简单散点图的扩充，可以反映三个及以上连续变量间的关系，常用来展示多元方差分析结果或者在多重线性回归中识别离群值。