论回归模型的误用与滥用：对统计实践与教学的改革呼吁
统计方法学
2024-09-12 v3
摘要
回归方法在生物统计分析实践中占据主导地位，但生物统计培训强调回归模型与方法的细节，而非此类建模可能有用的目的。更广泛地说，统计学被广泛理解为提供一套用于“建模数据”的技术，其背后是我们所称的“真实模型神话”：即统计学家/数据分析师的任务是构建一个紧密近似真实数据生成过程的模型。通过我们自身的历史例子以及对主流临床研究期刊的简要回顾，我们描述了这一视角如何导致回归方法应用中的一系列问题，包括对边协变量的误导性“调整”、对回归系数的误读，以及在没有明确目的的情况下广泛拟合回归模型。随后我们概述了一种生物统计方法教学与应用的新路径，将其置于一个框架内，该框架首先要求将手头的实质性研究问题清晰界定为以下三类之一：描述性、预测性或因果性。在此路径下，(多变量)回归模型及其他高级生物统计方法的开发与应用应根据问题类型而有所不同。回归方法无疑仍将是统计实践的核心，因为它们提供了一种强大工具，可将响应或结果变量的变异表示为“输入”变量的函数，但其概念化与使用应遵循手头的目的。
引用
@article{arxiv.2309.06668,
title = {On the uses and abuses of regression models: a call for reform of statistical practice and teaching},
author = {John B. Carlin and Margarita Moreno-Betancur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.06668},
year = {2024}
}
备注
Updated version: 30 pages main document including 3 figures, plus 16 pages supplementary material. Resubmitted for publication, 3-Sep-24