多元线性回归分析.医学统计实例详解-医学统计助手★卡方检验,t检验,F检验,秩和检验,方差分析

多元线性回归分析是医学统计学中最常用的方法之一。在医学领域，通常使用多元线性回归来研究各种健康相关因素（例如血压、血糖、血脂等）之间的关系，并确定哪些因素对健康状况的影响最大。还可以用于预测某些因素对某种疾病或健康状况的影响。例如，要确定高血压的风险因素，可以使用多元线性回归来分析不同的因素（例如体重、饮食习惯、吸烟等）对高血压的影响，以便更好地了解高血压的发病机制，从而更有效地预防和治疗高血压。还可以用来研究药物治疗效果，使用多元线性回归来确定药物治疗的效果，例如治疗某种疾病后，血糖、血脂等生理指标的变化情况。

使用多元线性回归分析来研究患者的生活方式因素对胆固醇水平的影响。以年龄、体重指数（BMI）、每周运动时间和膳食纤维摄入量对总胆固醇（Total Cholesterol, TC）的影响。总胆固醇以mmol/L为单位表示。
示例数据仅做演示：

序号	年龄	BMI	运动时间（小时/周）	膳食纤维摄入量（克/天）	TC (mmol/L)
1	25	23.5	5	30	4.65
2	35	28.0	2	15	5.44
3	30	25.3	4	20	5.05
4	40	27.5	3	30	5.69
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