使用线性回归统计方法分析暴露组与健康相关性的系统比较(续完)

摘要：

3.2 情景组1的统计性能评估情景组1的模拟结果见图1、图2和表1.真实预测变量为完全随机抽取,单个情景下真实预测变量两两之间的绝对相关性均值(标准误)为0.12～0.15(0.12～0.16).在所有被分析的真实预测变量数量(即,k=0,1,2,3,5,10,25)中,EWAS方法的灵敏度＞90％,但特异性低至28％,FDP＞ 67％(见表1,由于选择了大量以nB/k表示的暴露因素).各模拟条件下AltFDP的范围为24％～45％.平均绝对偏差较大(范围为0.02～1.98),但仅考虑真实预测变量时,平均绝对偏差在所有统计方法中最小(≤0.10,其他所有方法≥0.30;图S2).

机标关键词：线性回归、统计方法分析、健康、相关性、系统比较、预测变量、平均绝对偏差、性能评估、随机抽取、模拟条件、模拟结果、暴露因素、特异性、灵敏度、标准误、选择、均值

所属期刊栏目：34

分类号：TP3;TB4

在线出版日期：2017-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：373-376