胡良平

(1.軍事科學院研究生院，北京 100850；2.世界中醫(yī)藥學會聯(lián)合會臨床科研統(tǒng)計學專業(yè)委員會，北京 100029*通信作者：胡良平，E-mail：lphu812@sina.com)

1 概 述

回歸分析是研究因變量如何依賴自變量變化而變化的規(guī)律的重要統(tǒng)計分析方法之一，然而，回歸分析的基本要素涉及兩個方面，其一，變量狀態(tài)及相互間關系；其二，樣品(測定變量取值的對象)狀態(tài)及相互間關系。因篇幅所限，本文僅討論前述的“第一個要素”。

2 變量狀態(tài)

2.1 因變量狀態(tài)

一般來說，可將因變量分為四種狀態(tài)，即計量的、計數(shù)的、有序的(也被稱為等級的)和定性的；事實上，在實際應用中，還有一種狀態(tài)，即“相異性”或“相似性”大小的度量，被稱為“非度量型數(shù)據(jù)”[1]。例如，度量100種汽車彼此兩兩之間的相似程度，可以定義一些“數(shù)字”來表示任何兩輛汽車之間的相似程度，但它們可能僅代表一種“相似程度”上的“順序關系”，并不代表“數(shù)量大小”上的“順序關系”；再比如：現(xiàn)有50種不同風味的菜肴，讓10位鑒賞家品嘗，每位鑒賞家給每種菜肴評一個分，這個“分”就被稱為“偏好得分”。各鑒賞家所評出的“偏好得分”之間是不可比的。顯然，“非度量型變量”不適合用作回歸分析中的“因變量”，但可用于“非度量型多維尺度分析”[1]或“結(jié)合分析”[2]之中。

2.2 自變量狀態(tài)

自變量狀態(tài)也有“計量的、計數(shù)的、有序的和定性的”四種，但從回歸模型構(gòu)建與求解的“最初理論和方法”中可隱約體察到：統(tǒng)計學的先驅(qū)者們默認自變量都是“計量的”。不知從何時開始，統(tǒng)計學上接受了“定性的自變量”，并將“二值定性自變量”賦予兩個不等的數(shù)值(通常分別取0與1)，而將具有k水平的多值名義變量改造成彼此有一定聯(lián)系的(k-1)個“啞變量”(因為它們都以同一個“水平”為基準)。嚴格地說，這(k-1)個啞變量應當同時進入或剔除回歸模型，因為每一個啞變量都只利用了全部數(shù)據(jù)集中一部分“樣品或觀測”。具體來說，就是基準水平組的樣品和其對比組的樣品。

3 自變量間相互關系

3.1 自變量間相互獨立

經(jīng)典統(tǒng)計學的回歸分析要求：自變量間應相互獨立。然而，在解決實際問題時，存在兩方面的困難：第一，如何方便快捷地證明給定資料中的自變量間是相互獨立的；第二，若基于專業(yè)知識和/或統(tǒng)計學知識，得知某些自變量間并非相互獨立，如何合理處置？

3.2 自變量間有線性關系

3.2.1 自變量間有線性關系及共線性診斷

如何發(fā)現(xiàn)自變量間存在線性關系呢？這在統(tǒng)計學上被稱為“共線性診斷”。很多通用統(tǒng)計軟件都有這方面的功能，例如：SAS軟件的REG過程中，可用“條件數(shù)和方差分量”和/或“方差膨脹因子或容許度”[2]來實現(xiàn)共線性診斷。

3.2.2 如何消除共線性的影響

一般來說，當自變量間存在多重共線性時，先通過自變量篩選，可以淘汰出一些自變量，再對保留在回歸模型中的全部自變量進行共線性診斷。若此時自變量間仍存在共線性，可采取以下兩種方法消除共線性的影響：其一，采用主成分回歸分析法，即先對全部自變量進行主成分分析，再以全部主成分變量(它們之間互相獨立)為“新自變量”，創(chuàng)建因變量Y依賴新自變量的回歸模型；其二，直接采用嶺回歸分析法構(gòu)建多重線性回歸模型。采用前述兩種方法對同一個資料構(gòu)建多重線性回歸模型，發(fā)現(xiàn)嶺回歸分析優(yōu)于主成分回歸分析。因為主成分回歸分析不能克服某些回歸系數(shù)的正負號違反專業(yè)知識的弊端，而嶺回歸分析很好地解決了這個問題[3-4]。

3.2.3 自變量間有非線性關系

到目前為止，在進行多重回歸分析時，建模者很少考慮“自變量間有非線性關系”的問題。由基本常識可知，既然自變量間有“共線性關系”，那就可能存在“共非線性關系”。只是從統(tǒng)計學角度來看這種情況非常難以駕馭，故迄今為止，似乎尚無現(xiàn)成的統(tǒng)計模型能處理此問題。這也足以說明統(tǒng)計學遠未達到盡善盡美的程度。

4 自變量與因變量間的關系

4.1 自變量與因變量間無任何數(shù)量關系

在對資料進行回歸建模之前，人們賦予資料一個“隱含假定”：自變量與因變量間存在數(shù)量聯(lián)系。至于這種聯(lián)系的密切程度是很弱、少許、中等、較強還是很強，取決于不同的自變量及因變量在全部觀測對象上的取值或表現(xiàn)，需要借助統(tǒng)計學上的假設檢驗來作出推斷。然而，在實際問題中，確有一些自變量與因變量間沒有任何關系，此時，經(jīng)過假設檢驗或許還能得出：這些自變量對預測因變量的值具有統(tǒng)計學意義！如何才能發(fā)現(xiàn)這種“無中生有”的錯誤結(jié)論？

在SAS/STAT 9.3中有一個“試驗性過程”叫做“ADAPTIVEREG”，它的含義是“適應性回歸分析過程”。該過程的“初衷”是能根據(jù)自變量與因變量的“數(shù)量表現(xiàn)”，靈活且有針對性地度量出各自變量對因變量影響的“重要性”，從而發(fā)現(xiàn)那些與因變量無關的“自變量”。然而，令人失望的是：人為設定一些與因變量無關的自變量，采用前述提及的“ADAPTIVEREG”過程建模，仍然找出了幾個“重要的自變量”。SAS程序和計算結(jié)果如下：

data artificial;

drop i;

arrayX{10};

doi=1 to 400;

doj=1 to 10;

X{j}=ranuni(1);

end;

Y=40*exp(8*((x1-0.5)**2+(x2-0.5)**2))/

(exp(8*((x1-0.2)**2+(x2-0.7)**2))+

exp(8*((x1-0.7)**2+(x2-0.2)**2)))+rannor(1);

output;

end;

run;

proc corr data=artificial;

vary;

withx3-x10;

run;

proc adaptivereg data=artificial;

modely=x3-x10;

run;

【SAS程序說明】

在SAS數(shù)據(jù)步中，創(chuàng)建了10個自變量x1～x10，將它們放入一個數(shù)組“X{ }”中，它們的取值為服從均勻分布的“隨機數(shù)”；創(chuàng)建了一個因變量y，它是“x1”與“x2”的曲線函數(shù)，其函數(shù)的表達式見下面的式(1)：

(1)

共有400個觀測值，即樣本含量為400。也就是說，y僅與“x1”和“x2”有曲線關系，而與“x3～x10”無關。

在第1個SAS過程步中，進行y與“x3～x10”之間的Pearson相關分析；在第2個SAS過程步中，由“model語句”可知，試圖創(chuàng)建y依賴“x3～x10”的多重線性回歸模型。

【SAS主要輸出結(jié)果】

Pearson相關系數(shù),N=400 Prob>|r| under H0: Rho=0xyx30.004030.9360x40.079570.1121x50.021070.6744x6-0.001010.9839x7-0.015010.7648x80.063330.2063x90.020170.6876x10-0.031560.5291

“x3～x10”后面均有兩行計算結(jié)果，上行代表“Pearson相關系數(shù)”、下行代表“對應的P值”。以上結(jié)果表明，y與“x3～x10”中的任何一個之間的Pearson相關系數(shù)都很小，假設檢驗的結(jié)果均無統(tǒng)計學意義，也就是說，y與“x3～x10”之間的任何一個都是互相獨立的。

變量重要性變量基數(shù)重要性(%)x36100.00x4260.87x7242.66x8116.58

此結(jié)果表明：在8個與因變量無關的自變量中，找出了4個比較重要的自變量，其中，x3與x4對因變量y影響的重要性分別為100.00%與60.87%。顯然，這個結(jié)論是錯誤的！若采用SAS/STAT中的“REG過程”并分別借助逐步法、后退法和前進法“篩選自變量”，其SAS過程步程序如下：

proc reg data=artificial;

modely=x3-x10/selection=stepwise sle=0.9 sls=0.05;

run;

proc reg data=artificial;

modely=x3-x10/selection=backward sls=0.05;

run;

proc reg data=artificial;

modely=x3-x10/selection=forward sle=0.05;

run;

【SAS輸出結(jié)果】

上面三個過程步運行的結(jié)果相同，均沒有一個自變量被保留在回歸模型中。這個結(jié)果反映了真實的情況。

然而，當人為假定模型中不包含截距項(在前面三個過程步的“model語句”的“/”之后加上一個選項“NOINT”)時，三個過程步運行的結(jié)果相同，其最終結(jié)果如下：

方差分析源自由度平方和均方F值Pr>F模型45985.050001496.26250127.41<0.0001誤差3964650.41446 11.74347未校正合計40010635變量參數(shù)估計值標準誤差II型SSF 值Pr>Fx42.402450.51390256.6570721.86<0.0001x51.779450.50770144.2604712.28 0.0005x81.845100.54490134.6513511.47 0.0008x91.335680.5214177.062896.56 0.0108

據(jù)此，可寫出4重線性回歸模型如下：

該4重線性回歸模型的“R2=0.5627”，模型的假設檢驗結(jié)果為：F=127.41、P<0.0001，說明此模型具有統(tǒng)計學意義。

顯然，這個結(jié)果在統(tǒng)計學上是“相當好的”；然而，它確實嚴重違背了真實情況！

由此可知：當研究者對所研究變量之間的“真實情況”一無所知時，必須依據(jù)“基本常識”和“專業(yè)知識”作出有一定依據(jù)的“假定”，運用統(tǒng)計學的各種技術方法構(gòu)建多重回歸模型，再回到實踐中去檢驗回歸模型的實用價值。

4.2 自變量與因變量間有間接數(shù)量關系

在實際問題中，自變量與因變量間有間接數(shù)量關系的情形是最常見的。例如：若以正常成年人“心像面積”為因變量，以其“身高、體重、體重指數(shù)、胸圍”為自變量，則后者對前者的影響是“間接的”，而且具有一定的“數(shù)量關系”。再例如：若以正常成年人“身體健康指數(shù)(假定其存在)”為因變量，以其“血糖生化指標(如空腹血糖、餐后2小時血糖、空腹胰島素、餐后2小時胰島素、糖化血紅蛋白、胰島素抵抗指數(shù)、胰島素敏感指數(shù)等)”“血脂生化指標(甘油三脂、總膽固醇、低密度脂蛋白膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇、載脂蛋白α、載脂蛋白β等)”“肝功能指標(門冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、谷丙冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶、谷草/谷丙、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)肽酶、血清總蛋白、白蛋白、球蛋白、白球比、總膽紅素、直接膽紅素、間接膽紅素等)”“腎功能指標(肌酐、尿素氮、尿酸等)”“炎癥因子指標(TNF-α、IL-6、C反應蛋白、MCP-1等)”“脂肪因子指標(瘦素、脂聯(lián)素、游離脂肪酸等)”“內(nèi)毒素”“腸泌肽指標(胰高血糖素樣肽-1和葡萄糖依賴性促胰島素多肽)”“代謝組學檢測指標(胰高血糖素樣肽-1、YY肽等)”“DNA甲基化檢測指標”和“各種基因檢測指標”為自變量，則后者對前者的影響是“間接的”，而且具有一定的“數(shù)量關系”。

類似上面的例子，在人體身心、自然界、人與自然之間，只要找出“因變量”，就有大量的“自變量”與其有間接的數(shù)量關系。

4.3 自變量與因變量間有直接數(shù)量關系

在現(xiàn)實問題中，自變量與因變量間有直接數(shù)量關系的情況相對較少。一個最常見的例子如下：若以“藥物種類”“劑量大小”“作用時間”和“給藥途徑”等作為自變量，而以“生物體作出的反應”為“因變量”，則自變量與因變量間存在直接數(shù)量關系；再比如，在農(nóng)業(yè)試驗研究中，若以“作物品種”“耕種方式”“土壤成分”“灌溉方式”“降雨量多少”等作為“自變量”，以“作物產(chǎn)量或品質(zhì)”作為因變量，則自變量與因變量間也有直接數(shù)量關系。

5 討論與小結(jié)

在研究因變量是否依賴多個自變量變化而變化的規(guī)律時，統(tǒng)計學教科書上通常都“理直氣壯”地引導使用者直接構(gòu)建“多重線性回歸模型”。由基本常識和專業(yè)知識可知，在實際問題中，可能某些自變量完全獨立于因變量，也可能某些自變量與因變量間存在著某種復雜的“曲線關系”，更多情況下，人們遺漏了很多“間接或直接”影響因變量的自變量(這正是很多試驗設計質(zhì)量不高的科研項目存在的“嚴重瑕疵”)。所以，人們最習慣使用的“多重線性回歸分析方法”，只是對變量間關系的一種“理想化、簡單化”處理方法，其結(jié)果“僅供參考”。

比較穩(wěn)妥的做法是：第一，要力爭科研設計無懈可擊(至少要做到：對因變量可能有影響的自變量不會被遺漏)；第二，有標準操作規(guī)程并按其實施科學研究；第三，有實時精準的質(zhì)量控制策略并得到嚴格落實；第四，有經(jīng)得起推敲且系統(tǒng)全面的“統(tǒng)計分析計劃”，單從“統(tǒng)計建?！狈矫鎭碚f，應先對資料進行“探索性分析”，以便對某些變量采取合適的變量變換、引入必要的“派生變量”[3-4]、采取多種可能的“統(tǒng)計模型”擬合資料，從構(gòu)建的多個高質(zhì)量回歸模型中，優(yōu)中選優(yōu)；然后，將足夠大樣本量的“測試數(shù)據(jù)集(未參與回歸建模計算)”帶入求得的“最優(yōu)”回歸模型，考察其“精準程度”。僅當“精準程度”達到專業(yè)要求時，才可以使用已構(gòu)建的回歸模型去解決所研究的實際問題。