关联分析与预测模型的区别——九数云
关联分析在数据分析中，关联分析与预测模型有什么区别，今天我们就一起来学习
在数据分析中，关联分析与预测模型有什么区别，今天我们就一起来学习！
1.关联分析与预测模型的目的不同
关联分析目的是研究某一个因素（X）与某种结局（Y）间是否有关联，及关联程度大小的分析方法，重点是考虑到其它因素影响后得出X的独立作用大小。国际规范是STROBE指南。例如研究高血压与脑卒中的关系。
预测模型目的是对结局指标（Y）进行预测，重点是评价预测的好不好，有特定的评价指标。国际规范是TRIPOD指南。通常有多个因素（患者人口学指标、疾病特征、影像学指标、实验室指标和其它指标等）进行预测。即多个X对一个Y。例如高血压患者10年内心血管死亡风险预测研究。
2.关联分析与预测模型的核心结果不同
关联分析核心结果是多元回归的效应值（β、OR、HR等）和95%CI，需要调整混杂、寻找交互作用、寻找非线性关系。
预测模型核心结果是得出预测模型和模型评价的指标（如AUC、敏感度、特异度、calibration, reclassification等指标）
误导二：关联分析建模的目的是评价所关注的危险因素的独立作用，而不是文中所说的主要的几个X，什么是主要的X，哪些是主要的，哪些不是？又是一个生搬硬套。
误导三：变量如何放入模型，可以有几种形式，该取哪种形式，文中说的是好像可以随便选，实则是不知道选取原则。应该是既要达到充分调整又要尽量减少自由度。
出现上面的误导，主要是没有掌握两类研究的建模原则，不了解关联分析与预测模型的区别。
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