【原】临床预测模型，列线图的出现了P值>0.05因素怎么办？

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我的临床预测模型马上开课，在准备资料的阶段，我来讲讲几个临床预测模型构建的几个关键要点。

刚好昨日有人问我，郑老师，预测模型出现了单因素P值大于0.05的怎么办？

这里有两个问题可回答

（1）单因素P值>0.05的，多因素回归不一定就会大于0.05。

有一些因素，多因素回归变量与变量相互影响，就有一些变量，在单因素回归分析中P值大于0.05，多因素反而会小于0.05。

我们用“风暴统计”，logistic回归预测模型的示范案例，做个分析，预测低出生体重。

我们发现，多数变量单因素的P值在多因素回归时，都会变得更小。这种情况虽然不多见，但也很正常。

“风暴统计”一键成表：www.medsta.cn

因此，我们一般建议，构建预测模型，筛选多因素回归的变量，可以根据单因素回归的P值，但不一定要设置0.05，根据 样本量来。如果样本量很大，P值可以为0.05甚至更小；如果样本量很小，P值可以设置为0.2。

（2）预测模型多因素回归，最终留下的因素，不一定都是P值小于0.05的。

大家可以从上面的第二个表，可以看到，多因素回归P至大多数都是大于0.05。这个不足为奇，因为“风暴统计”采用的是R语言的AIC准则产生的采用逐步向后法筛选自变量，而不是P值筛选自变量。

所以最后列线图，保留了上述这些因素。

“风暴统计”一键形成列线图

实际上，多因素逐步回归筛选自变量，无论是SPSS，还是R语言，都不是根据P值=0.05来确定留下的自变量；SPSS默认是P值=0.1的标准，R语言是AIC准则。

一般构建预测模型，都是R语言模型居多些。最后本案例得到的AUC面积为0.750，HL检验P值也大于0.05。也就说多因素回归中P值大于0.05，也会有很大的贡献。

预测模型的方法在我们的课程中也都有给大家进行介绍，有兴趣的话可以参加郑老师7.22-23举办的预测模型课程。

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