11、样本与协变量选择：医学研究中的关键考量

样本与协变量选择：医学研究中的关键考量

在医学研究中，样本和协变量的选择至关重要，它们直接影响着研究结果的准确性和可靠性。本文将深入探讨样本选择中的偏差问题、协变量选择的各种困境及应对策略，旨在为医学研究人员提供全面而实用的指导。

1. 样本选择与偏差

1.1 基于协变量的样本选择

医学研究中，可用样本往往不能代表目标人群。比如，到大学医院就诊的特定疾病患者、到全科医生处就诊的患者，以及参与临床试验的患者，都因各种条件限制而不具代表性。前瞻性研究中，不健康生活方式或体质较弱的受试者更易拒绝参与；回顾性研究则因可能依赖研究结果进行选择，更易出现选择偏差。

然而，如果研究主要目的是估计某些协变量的影响，回归分析结果对基于协变量值的选择机制具有高度鲁棒性。例如，移除具有高或低X值的受试者，回归估计几乎不变，仅p值因样本量减少而增大。这使得在特定年龄范围的研究中调查年龄对结果的影响、在临床试验中调查预后因素的影响，以及在已知部分收入群体易拒绝参与的情况下调查收入对结果的影响，都具有合理性。这种鲁棒性不仅简化了关于潜在选择偏差的讨论，还为基于协变量值规划样本选择以提高研究效力提供了可能。

但需注意，只有当回归模型正确设定时，回归分析才不受基于协变量值的选择影响。若模型设定错误，基于协变量值的选择可能产生影响。

1.2 基于结果的样本选择

基于结果的样本选择通常会对结果产生影响。极端情况下，移除高于特定值的所有观测值会导致回归参数大幅变化；不太极端的情况下，对效应估计的影响则较为温和。对于逻辑回归，仅基于结果的选择不会改变协变量的真实效应，这也是逻辑回归成为病例对照研究分析标准工具的原因。

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