因变量是二分类变量，如何做未调整协变量的逻辑回归和，调整变量的逻辑回归多变量逻辑回归

例如，logistic回归中，某污染物暴露浓度每增加一个IQR， 早产风险增加11%。这个是怎么做到的？如《上海市闽行区大气污染与早产的相关性》

改善前后的年龄差距大，改善前年龄小，改善后年龄大，但实际年龄大，滞留时间长，我现在年龄大，滞留时间短，说明效果更好，该怎么描述

比如研究维生素D和骨质疏松的关系，是搜索维生素D和骨质疏松两个ukb的数据下载下来呢，还是只要下载维生素D的？下载下来的数据是怎么用的，因为我只知道可以用ukb做孟德尔随机化分析，但是做孟德尔随机化分析的数据和观察性研究的数据是不一样的呀

为什么我的列线图最下面那行的Risk只有最大只有0.5？是什么原因呢？

研究中血压这个变量也是随时间变化的，可以把血压这个变量直接用这个教程套用下来嘛

只知道两因素之间的独立性的意思和互斥类似，那独立且显著相关中的独立是什么意思呢？谢谢大家

我搜集影像 临床 病理指标 ，单因素分析这些指标与术后转移和复发的相关性，有意义的进入二元逻辑回归分析寻找危险因素，建立预测模型，其中三个影像指标是主要的研究因素，那其他的影像临床病理指标是不是就当做混杂因素了？ 那这个混杂因素的校正就是把

自身前后对照可以先收集基线组（空白），然后对照安慰剂组和实验组。最后比较三者区别么

       独立样本T检验在医学研究中有广泛的应用。它常被用于比较不同治疗方法对患者疾病恢复的影响。例如，在临床试验中，可以使用独立样本T检验来比较新药与常规治疗对患者病情的改善情况。此外，独立样本T检验也可以用于比较不同人群或不同时间

非参数检验（Nonparametric tests）在医学统计中起着重要的作用。它们的名字来源于它们不依赖于参数模型，也就是说，不需要假设数据遵循特定的分布，如正态分布。这使得非参数检验对数据的形状和分布要求较少，更加灵活和通用。**用途和

正态性检验在可以说医学研究中非常重要，也是特别基本的一个统计方法，它可以用来确定数据集是否遵循正态分布。这个假设对于许多统计分析方法来说是基础，如t检验、ANOVA(方差分析)、回归分析等。如果数据不符合正态分布，那么使用这些方法可能会导致

自身前后对照必须有安慰剂组（也有干预）么，可以是非干预组与干预组么

交叉试验与随机自身前后对照试验哪种证据等级更高呢

只看影响，不预测，目前打算就这么用，但是把这个问题放在文章的局限性里，请问这样可以吗？谢谢大家！

下面有两个问题，新手小白，感谢各位大神：1、nomogram已建立，不是有个总分吗，total point，想知道如何取total point的最佳截断值，分高危组和低危组？2、如果想分成三组呢？就是低危、中危、高危，total point

当OR值＞1时，要重新分析，把预测变量—选项—因子类别顺序—降序？还是说，没有必要一定要保证OR值＜1？

应用广义估计方程分析数据后，需要在文章中体现B值和95%CI,该用左边的数据还是右边的数据呢？

我想问一下，想研究牙釉质脱矿的危险因素 因变量应该是牙釉质脱矿指数，是定量变量，而自变量是饮食中碳水比例（分0：1/2/3几个级别）、饮食频率也分等级，氟化物应用等等，这种该如何进行危险因素分析呢？