做logistic回归发现连续性自变量与因变量的logit转换不满足线性关系，因此将连续性自变量转换成分类变量进行模型拟合，结果发现得到的OR值过大，请问如何解决

计数资料呈非正态分布，统计描述用四分位数间距表示，但是男女身高体重得出的IQR相差很小，但是P值身高小于0.001，体重0.000，这个结果是否有问题？谢谢老师

性别那一栏显示全显示一个小黑点性别那一栏显示全显示一个小黑点性别那一栏显示全显示一个小黑点

Fisher检验显示 由于无法打开临时文件因此无法进行计算

如题，自变量是性别，因变量是连续变量，其他连续变量可以作为调节吗？谢谢

在做Cox回归交互作用分析和亚组分析的时候，比如看年龄、性别与血糖交互作用对糖尿病肾病的影响，年龄分成大于60和小于60两个亚组，按照年龄亚组分析的时候，年龄需要作为连续变量引入Cox回归模型吗？按照性别亚组分析时候，年龄是作为分类变量还是

年龄分了四组，有一个有意义，这个怎么解读，是独立危险因素呀？不知道这算不算年龄是独立危险因素

在进行回归分析中，需要调整一些协变量，请问使用什么方法？

请问各位大佬，在使用二元logistic回归做交互作用，原本我纳入的主效应具有统计学意义，但纳入交互项之后，原本的主效应也没有统计学意义了，想请问这是怎么回事

逻辑回归中log odds代表什么？它就是OR值吗？它和OR值什么关系？麻烦老师解答一下，谢谢！

多重线性回归自变量里有分类变量，并做了哑量处理，现在结果输出了，怎么构写方程？经过哑量处理后的自变量也怎么在回归方程中表示？

内部时依型协变量如何用spss做cox回归分析

请问我这种设计之后，怎么求得单独的p值呢？比如说完全缓解ABC组相比的p值。用kw检验只有总的p值。（用的spss）

请问，在二元逻辑回归的时候，按通常道理，随着分类自变量级别的增加，OR应该增加，但是确实递减的，这应该如何处理？

下面引用来自2019年发表的韩国医生写的文章《HDL-Cholesterol, Its Variability, and the Risk of Diabetes: A Nationwide Population-Based Study》，

我做一个3（三四五年级）*5（错误类型A、B、C、D、E）的卡方检验，数据是频数计数。我想知道，比如三年级的5种错误类型有没有差异，差异如何表现？也想知道比如，A错误在三四五年级间是否存在差异，如何表现？我不知道应该具体怎么做，查了一些视频

自变量有连续变量和分类变量，因变量为二分类变量，能在logistic回归分析中放连续变量*分类变量做交互作用分析吗？还是一定要把连续变量也变为分类变量?

单因素分析有统计学意义，可以跳过回归分析，直接绘制ROC曲线么ROC曲线

在研究某一变量与痴呆的关系，请问如何preadjust年龄性别教育水平?

人群RCT试验，有发病率对照是前后自身对照计算样本量