艾德思：该如何正确使用统计学上的多变量一词

Multivariate和multivariable 二字属同义词,两者皆表示: 包含多个变数 ,根据<韦氏大字典>的解释,这两个字唯一的差异在于multivariable属一般字彙,而multivariate则具有强烈的统计意涵.因此,我们在编修文章时则遵循这样的定义为基准,也经常将这两个字交互使用.

我们曾经有位作者写信告诉我们multivariate这一字之所以具有强烈的统计意涵是因为它代表多个y的存在,即一项包含多个y的分析.然而,该作者的文章内并没有使用到此分析方法,且其文章内所提到的多变量仅包含多个x(多个干扰变数).简言之,此篇文章仅分析了x,并没分析y,因此该作者认为multivariate这一字并不适用于他的文章.

「多变项迴归应该是Multivariate Regression 还是 Multivariable Regression?」针对这项议题,我们的编修团队进行了一连串的研究与讨论.

依据Hidalgo和Goodman的研究结果: 大多数迴归模式的描述是根据结果变数(outcome variable)的模式而定:线性迴归(linear regression)是连续性的结果变数/罗吉斯迴归(logistic regression)具有二分式结果(dichotomous outcome),而存活分析(survival analysis)包含时间结果预测(time to event outcome).就统计学观点而言, multivariate analysis指的是具有两个或以上的依变数或结果变数的统计模式,而multivariable analysis指的是具有多个自变数或反应变数(response variable)的统计模式.

一个multivariable model 可以视为一项多变数出现在方程式右边的模式. 这类的统计模式可以用来评估数个变数间的关系.一边评估它们的独立关系时,也可以调整潜在性的混杂因素(confounder).

一项简单的线性迴归模式包含一个连续结果和一个预测因子;而一个多元迴归(multiple regression)或多变项线性迴归(multivariable linear regression)模式则包含一个连续结果和多个预测因子.

线性回归的情况也相同. 罗吉斯回归和比例风险回归模型(proportional hazards regression model)可属简单或多变量的模式,且这些模式结构都具有一个结果变数和一个或以上的自变数或预测变数.

相较之下,multivariate指的多变量通常源自于纵贯性研究(longitudinal study);其中,同一个个体的测量(重复测量)于多个时间点上进行.或者,multivariate指的是套叠/镶嵌(clustered/nested)资料,其每一个集群包含着多个个体.

Hidalgo和Goodman的研究采用系统性方法来统计词彙multivariate的使用广泛性. 这两位学者使用PubMed图书库及关键字multivariate来检阅2010年12月到2011年11月期间刊登在的期刊文章.这两位学者发现其中有30篇文章里所提到的统计方式用了multivariate一字.每一篇的文章皆分别检阅,以评估被定义为multivariate的分析模式种类.

在这30篇文章里,其中的5篇使用了multivariate model;且这5篇中,又有4篇的分析模式源自于纵向资料,而1篇的分析模式来自镶嵌资料.至于剩下的25篇文章,皆使用multivariable analyses;其中,罗吉斯迴归(30篇中的21 篇,相当于70%)是最常被使用的模式,依序为线性迴归模式(30篇中的3篇,相当于10%).有趣的是,30篇文章中有2 篇出现了multivariate和multivariable此二字交互使用的情况.此现象说明了这两个统计用字需要具一致性.

虽然有些人会认为multivariate和multivariable的互用性仅仅牵涉语意上含意, 但我们编修团队认为区分二者的差异是相当重要的 . 一般而言,研究中所使用的模式应该属simple或multivariable模式,以表示预测因子的数量和结果种类(如:连续/二分式/重复测量和时间结果预测),以及表示线性/罗吉斯/多变量或比例风险模式.

此研究指出了多变量需要更精确的应用和阐述.这相当重要,许多作者仍然持续使用multivariate来描述统计,不论multivariate是否关乎结果或解释变数.我们不只要避免读者搞混,也要让所有研究人员了解正确的使用方法.

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